1、培訓過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
        2、培訓結(jié)束后,授課老師留給學員聯(lián)系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術(shù)支持。
        3、培訓合格學員可享受免費推薦就業(yè)機會。

適用人群
想學習人工智能，但是數(shù)學基礎比較薄弱的同學
課程簡介
數(shù)學基礎。

人工智能，機器學習，深度學習中用到的數(shù)學基礎課程。

本套課程為持續(xù)更新課程。只要大家有數(shù)學方面的需求，老師會持續(xù)免費更新。

現(xiàn)有課程包括：線性代數(shù)、微積分、信息論等數(shù)學類基礎知識。
第1章概述
1-1概述
第2章線性代數(shù)
2-1矩陣及矩陣的基本標識
2-2矩陣基本運算
2-3幾種特殊的矩陣及矩陣行列式的計算
2-4幾種特殊的矩陣及矩陣行列式的計算
2-5向量及向量的基本運算
2-6矩陣特征值特征向量的計算
2-7奇異值分解
第3章微積分與概率論
3-1極限與導數(shù)
3-2導數(shù)在梯度下降中的應用
3-3條件概率、全概率、貝葉斯概率公式
3-4隨機變量、期望、方差
3-5各種分布
第4章同學們新需求
4-1新需求
4-2線性回歸數(shù)學推導-矩陣轉(zhuǎn)換
4-3線性回歸數(shù)學推導-誤差值分析
4-4線性回歸數(shù)學推導-似然函數(shù)
4-5線性回歸數(shù)學推導-最小二乘
第5章免費贈送全套Python課程
5-1Python怎么學？
5-2Anacoda正確的使用姿勢
5-3Notebook基本使用
5-4numpy之矩陣的創(chuàng)建
5-5numpy之讀取文件內(nèi)容
5-6numpy之數(shù)據(jù)處理
5-7numpy之與和或的用法
5-8numpy之矩陣屬性操作
5-9numpy之矩陣加減乘操作
5-10numpy之矩陣其他操作
5-11numpy之特征值分解
5-12pandas之pandas的用處
5-13pandas之讀取文件
5-14pandas之數(shù)據(jù)屬性
5-15pandas之數(shù)據(jù)基本操作
5-16pandas之空值及分組處理
5-17matplot之基本框繪制
5-18matplot之折線圖優(yōu)化
5-19matplot之區(qū)域畫多圖
5-20matplot之其他操作