课程介绍

深蓝学院的机器学习数学基础课程旨在为学习者提供在机器学习领域所需的数学基础知识。以下是该课程的详细介绍：

课程概述：
课程名称： 机器学习数学基础
学院： 深蓝学院
课程类型： 在线课程
目标受众： 想要深入了解机器学习并构建强大模型的学习者
课程内容：

线性代数基础：
矩阵与向量运算
线性方程组与矩阵求逆
特征值与特征向量

微积分基础：
极限与连续性
导数与微分
积分与定积分

概率与统计：
概率基础
随机变量与概率分布
统计推断与假设检验
优化方法：

凸优化基础
梯度下降法
牛顿法与拟牛顿法

信息论：
熵与相对熵
信息论在机器学习中的应用

线性回归与分类：
线性回归模型
逻辑回归模型
模型评估与性能指标

高级话题（可能）：
核方法与支持向量机
主成分分析
马尔可夫链与隐马尔可夫模型

学习方式：
视频讲座： 提供由专业教师录制的视频讲座，详细解释每个概念和算法。
阅读材料： 提供相关的阅读材料，加深学习者对内容的理解。
编程作业： 提供编程作业，帮助学习者将理论知识应用到实际问题中去。
实践项目： 鼓励学习者参与实践项目，通过解决真实世界的问题来巩固所学知识。

课程收益：
掌握机器学习领域所需的数学基础知识。
能够理解和实现常见的机器学习算法。
为进一步深入学习机器学习领域打下坚实基础。
深蓝学院的机器学习数学基础课程通过结合理论教学和实践项目，帮助学习者建立起对机器学习基础知识的全面理解，并为他们在该领域取得进一步的成就打下坚实基础

课程目录

/8-002-【深蓝学院】机器学习数学基础/
│├─MP4格式
│├─README.md 130byte
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│├─课程说明.txt 273byte
MP4格式/
│├─任务01-00：【作业讲解】习题讲解.pdf 397.7KB
│├─任务01-01： 【课件】第一章：绪论.pdf.pdf 4.8MB
│├─任务01-02：【视频】第一章：绪论（上）_ev.mp4 199.6MB
│├─任务01-03：【视频】第一章：绪论（下）_ev.mp4 546.3MB
│├─任务01-04：【讲义】第一章：绪论.pdf 2.4MB
│├─任务02-01：【作业讲解】习题参考答案.pdf 397.7KB
│├─任务02-02：【视频】习题讲解_ev.mp4 57.8MB
│├─任务02-03：【资料】第二章课程辅助资料.zip 3.1MB
│├─任务03-01：【课件】第二章：函数求导（上）.pdf 6.8MB
│├─任务03-02：【视频】第二章：函数求导（上）_ev.mp4 178.3MB
│├─任务03-03：【视频】第二章：函数求导（中）_ev.mp4 355.3MB
│├─任务04-01：【课件】第二章-BP算法.pdf 9.8MB
│├─任务04-02：【视频】第二章：BP算法（上）_ev.mp4 205.4MB
│├─任务04-03：【视频】第二章：BP算法（下）_ev.mp4 423.2MB
│├─任务05-01：【视频】第二章习题讲解_ev.mp4 26.1MB
│├─任务05-02：【课件】编程实践：BP算法及其应用——波士顿房价预测.pdf 1.1MB
│├─任务05-03：【视频】BP算法及其应用——波士顿房价预测_ev.mp4 160.9MB
│├─任务05-04：【代码】BP算法及其应用-波士顿房价预测.rar 123.3KB
│├─任务06-01：【课件】第三章：矩阵运算（上）.pdf 2.9MB
│├─任务06-02：【视频】第三章：矩阵运算（上）_ev.mp4 226.6MB
│├─任务07-01：【课件】第三章：矩阵运算（下）.pdf 1.9MB
│├─任务07-02：【视频】第三章：矩阵运算（下）_ev.mp4 94.1MB
│├─任务08-01：【课件】编程实践：矩阵的运算.pdf 2.9MB
│├─任务08-02：【视频】编程实践：矩阵的运算_ev.mp4 78.5MB
│├─任务09-01：【课件】第三章：矩阵论（三）.pdf 1.9MB
│├─任务09-02：【视频】第三章：矩阵论（三）_ev.mp4 184.8MB
│├─任务10-01：【课件】编程实践：基于奇异值分解SVD进行智能推荐.pdf 2.4MB
│├─任务10-02：【代码】SVD2.rar 1.9KB
│├─任务10-03：【视频】编程实践：基于奇异值分解SVD进行智能推荐_ev.mp4 86MB
│├─任务11-01：【课件】凸函数.pdf 1MB
│├─任务11-02：【视频】凸函数_ev.mp4 95.1MB
│├─任务11-03：【讲义】机器学习数学基础-优化部分.pdf 335.6KB
│├─任务12-01：【课件】对偶理论及SVM的对偶求解.pdf 990.6KB
│├─任务12-02：【视频】对偶理论及SVM的对偶求解_ev.mp4 101.8MB
│├─任务12-03：【讲义】对偶理论及SVM的对偶求解.pdf 330.4KB
│├─任务13-01：【课件】编程实践：基于支持向量机 SVM 进行二分类.pdf 807.4KB
│├─任务13-02：【视频】编程实践：基于支持向量机 SVM 进行二分类_ev.mp4 164MB
│├─任务13-03：【代码】编程实践：基于支持向量机 SVM 进行二分类.rar 5.1KB
│├─任务14-01：【课件】概率统计（上）.pdf 1.5MB
│├─任务14-02：【视频】概率统计（上）_ev.mp4 78.3MB
│├─任务15-01：【课件】概率统计（中）.pdf 3.1MB
│├─任务15-02：【视频】概率统计（中）_ev.mp4 144.6MB
│├─任务16-01：【课件】概率统计（下）.pdf 1.9MB
│├─任务16-02：【视频】概率统计（下）_ev.mp4 158.1MB
│├─任务16-03：【课外资料】概率统计.zip 368.1KB
│├─任务17-01：【课件】概率统计(终).pdf 1.8MB
│├─任务17-02：【视频】极大似然估计&朴素贝叶斯_ev.mp4 120.8MB
│├─任务18-01：【课件】编程实践：基于朴素贝叶斯和拉普拉斯平滑预测乳腺癌.pdf 827.2KB
│├─任务18-02：【视频】编程实践：基于朴素贝叶斯和拉普拉斯平滑预测乳腺癌_ev.mp4 52.5MB
│├─任务18-03：【代码&数据】朴素贝叶斯实践代码&数据.rar 14.6KB
│├─任务19-01：【资料】课程辅助资料.zip 15MB
│├─任务19-02：【课件】信息论基础-上.pdf 3.2MB
│├─任务19-03：【视频】信息论上_ev.mp4 45.2MB
│├─任务20-01：【课件】信息论基础-中.pdf 922.5KB
│├─任务20-02：【视频】信息论基础-中_ev.mp4 30.8MB
│├─任务21-01：【课件】信息论基础-下.pdf 1.5MB
│├─任务21-02：【视频】信息论基础-下_ev.mp4 58.2MB
│├─任务21-03：【编程实践】基于决策树和 C4.5 算法进行二分类.rar 1MB
│├─任务21-04：【实践】案例实践：决策树及其应用_ev.mp4 66.2MB
│├─任务22-01：Chapter1绪论-2019 V1.pdf 1.7MB
│├─任务22-02：Chapter3矩阵论-2019 V1.pdf 333.8KB
│├─任务22-03：Chapter5概率统计-2019 V1.pdf 1.5MB
│├─任务22-04：Chapter6信息论-2019 V1.pdf 540.4KB