人工智能开发必看数学基础课
课程目录
数学专栏课外加餐（一）讲我们为什么需要反码和补码.pdf
数学专栏课外加餐（一）讲我们为什么需要反码和补码.mp3
数学专栏课外加餐（一）讲我们为什么需要反码和补码.html
数学专栏课外加餐（三）：程序员需要读哪些数学书.pdf
数学专栏课外加餐（三）：程序员需要读哪些数学书.mp3
数学专栏课外加餐（三）：程序员需要读哪些数学书.html
数学专栏课外加餐（二）讲位操作的三个应用实例.pdf
数学专栏课外加餐（二）讲位操作的三个应用实例.mp3
数学专栏课外加餐（二）讲位操作的三个应用实例.html
开篇词讲作为程序员，为什么你应该学好数学.pdf
开篇词讲作为程序员，为什么你应该学好数学.mp3
开篇词讲作为程序员，为什么你应该学好数学.html, ?. p4 a: A+ t# k6 O' w
结束语_从数学到编程，本身就是一个很长的链.pdf8 n X/ r' _; o1 k( i5 z* T
结束语 从数学到编程，本身就是一个很长的链条.mp3& o& P8 G4 p# }$ ]* p. k) o; y
导读：程序员应该怎么学数学.pdf
导读：程序员应该怎么学数学.mp3
导读：程序员应该怎么学数学.html
zfdev_tree.txt) R$ I& J t& ?. l h
51_综合应用篇答疑和总结：如何进行个性化用户画像的设计.pdf2 C y1 N1 M: x" }
51 综合应用篇答疑和总结：如何进行个性化用户画像的设计？.mp3
50推荐系统（下）：如何通过SVD分析用户和物品的矩阵.pdf1 U. `/ h6 _" Q3 M5 N
50 推荐系统（下）：如何通过SVD分析用户和物品的矩阵？.mp3
49推荐系统（上）：如何实现基于相似度的协同过滤？.pdf
49推荐系统（上）：如何实现基于相似度的协同过滤？.mp3- Q8 Z" S6 x' q) `
48搜索引擎（下）：如何通过查询的分类，让电商平台的搜索结果更相关？.pdf
48搜索引擎（下）：如何通过查询的分类，让电商平台的搜索结果更相关？.mp3! I* v4 k0 a! q; r M0 M' W$ m
47 搜索引擎（上）：如何通过倒排索引和向量空间模型，打造一个简单的搜索引擎？.pdf, v7 b3 w1 S, l' A( w9 i+ c
47 搜索引擎（上）：如何通过倒排索引和向量空间模型，打造一个简单的搜索引擎？.mp3) r' Z. H( C# t+ P% `4 a
46缓存系统：如何通过哈希表和队列实现高效访问？.mp35 `3 V: M) D+ z6 m" G
46 _ 缓存系统：如何通过哈希表和队列实现高效访问？.pdf
45 线性代数篇答疑和总结：矩阵乘法的几何意义是什么？.pdf
45 线性代数篇答疑和总结：矩阵乘法的几何意义是什么？.mp3 }( o" u8 X, m3 h( R, w. |9 b
44奇异值分解：如何挖掘潜在的语义关系？.pdf
44奇异值分解：如何挖掘潜在的语义关系？.mp3
43PCA主成分分析（下）：为什么要计算协方差矩阵的特征值和特征向量？.pdf9 g: i4 B ?2 w: K% C
43PCA主成分分析（下）：为什么要计算协方差矩阵的特征值和特征向量？.mp3
42讲PCA主成分分析（上）：如何利用协方差矩阵来降维.pdf
42讲PCA主成分分析（上）：如何利用协方差矩阵来降维.mp3* G8 A# a0 F% T$ e9 u+ ?' I: K
42讲PCA主成分分析（上）：如何利用协方差矩阵来降维.html
41讲线性回归（下）：如何使用最小二乘法进行效果验证.pdf
41讲线性回归（下）：如何使用最小二乘法进行效果验证.mp3/ @1 `8 G( P! }+ U u e
41讲线性回归（下）：如何使用最小二乘法进行效果验证.html$ o; E. g& e( U6 J; z; m+ C3 [/ M
40讲线性回归（中）：如何使用最小二乘法进行直线拟合.pdf
40讲线性回归（中）：如何使用最小二乘法进行直线拟合.mp38 x$ W& c$ D* b, `
40讲线性回归（中）：如何使用最小二乘法进行直线拟合.html- ]* U& Q, P4 H1 b6 ?" r1 S
39讲线性回归（上）：如何使用高斯消元求解线性方程组.pdf0 d1 j3 R7 P( r' O; X( _
39讲线性回归（上）：如何使用高斯消元求解线性方程组.mp3; [8 @* ]/ C2 E$ {1 K9 Y
39讲线性回归（上）：如何使用高斯消元求解线性方程组.html
38讲矩阵（下）：如何使用矩阵操作进行协同过滤推荐.pdf+ Z, Y! y2 M3 G; |' x0 P2 P, h
38讲矩阵（下）：如何使用矩阵操作进行协同过滤推荐.mp39 \2 k7 s/ M7 k" l) g" s6 g t
38讲矩阵（下）：如何使用矩阵操作进行协同过滤推荐.html, H: z( r% g$ L: u8 [+ @9 b
37讲矩阵（上）：如何使用矩阵操作进行PageRank计算.pdf/ v" \# C: v0 c
37讲矩阵（上）：如何使用矩阵操作进行PageRank计算.mp3
37讲矩阵（上）：如何使用矩阵操作进行PageRank计算.html" \3 A# E3 l# a) C& N3 j. _
36讲文本聚类：如何过滤冗余的新闻.pdf
36讲文本聚类：如何过滤冗余的新闻.mp3
36讲文本聚类：如何过滤冗余的新闻.html
35讲文本检索：如何让计算机处理自然语言.pdf
35讲文本检索：如何让计算机处理自然语言.mp3! x9 q" I J" |% r' P
35讲文本检索：如何让计算机处理自然语言.html: a# N2 N8 K( [/ N. E) m0 m
34讲向量空间模型：如何让计算机理解现实事物之间的关系.pdf
34讲向量空间模型：如何让计算机理解现实事物之间的关系.mp3( r1 m& l( _9 I }
34讲向量空间模型：如何让计算机理解现实事物之间的关系.html/ V8 H7 J4 v" F* ^( a
33讲线性代数：线性代数到底都讲了些什么.pdf% _0 { }* [9 k
33讲线性代数：线性代数到底都讲了些什么.mp31 L5 E' `6 A4 t% f8 k
33讲线性代数：线性代数到底都讲了些什么.html: M$ U5 t3 C+ H2 L$ U4 g0 I; Y
32讲概率统计篇答疑和总结：为什么会有欠拟合和过拟合.pdf* K& t" n, h Z" }1 Q- X. z( s; k
32讲概率统计篇答疑和总结：为什么会有欠拟合和过拟合.mp3
32讲概率统计篇答疑和总结：为什么会有欠拟合和过拟合.html
31讲统计意义（下）：如何通过显著性检验，判断你的AB测试结果是不是巧合.pdf- A9 m' B8 ?) |7 Q
31讲统计意义（下）：如何通过显著性检验，判断你的AB测试结果是不是巧合.mp3
31讲统计意义（下）：如何通过显著性检验，判断你的AB测试结果是不是巧合.html
30讲统计意义（上）：如何通过显著性检验，判断你的AB测试结果是不是巧合.pdf, D- A5 V3 ]3 v1 ^- Q+ z( {% Q) d
30讲统计意义（上）：如何通过显著性检验，判断你的AB测试结果是不是巧合.mp3
30讲统计意义（上）：如何通过显著性检验，判断你的AB测试结果是不是巧合.html
29讲归一化和标准化：各种特征如何综合才是最合理的.pdf* R0 }+ l& y# \6 L/ R, G1 r
29讲归一化和标准化：各种特征如何综合才是最合理的.mp3
29讲归一化和标准化：各种特征如何综合才是最合理的.html
28讲熵、信息增益和卡方：如何寻找关键特征.pdf
28讲熵、信息增益和卡方：如何寻找关键特征.mp3
28讲熵、信息增益和卡方：如何寻找关键特征.html- z# d" h0 A3 [. a/ \' u
27讲决策树：信息增益、增益比率和基尼指数的运用.pdf
27讲决策树：信息增益、增益比率和基尼指数的运用.mp3
27讲决策树：信息增益、增益比率和基尼指数的运用.html
26讲信息熵：如何通过几个问题，测出你对应的武侠人物.pdf3 Y O# m% @4 g5 c8 c+ z* `
26讲信息熵：如何通过几个问题，测出你对应的武侠人物.mp3) g. A$ j. t) P. z! z3 T* @
26讲信息熵：如何通过几个问题，测出你对应的武侠人物.html
25讲马尔科夫模型：从PageRank到语音识别，背后是什么模型在支撑.pdf
25讲马尔科夫模型：从PageRank到语音识别，背后是什么模型在支撑.mp3! [! w8 M3 _: j0 {
25讲马尔科夫模型：从PageRank到语音识别，背后是什么模型在支撑.html+ c h# q: {: ^2 V% F9 r2 o6 E" n# _5 O
24讲语言模型：如何使用链式法则和马尔科夫假设简化概率模型.pdf( w; Q3 T! N+ H9 M" V3 c
24讲语言模型：如何使用链式法则和马尔科夫假设简化概率模型.mp3
24讲语言模型：如何使用链式法则和马尔科夫假设简化概率模型.html* ?1 ^+ d. _* {1 t1 y8 |) Z
23讲文本分类：如何区分特定类型的新闻.pdf# D; w1 b. t0 e0 ?) E; {" {# t
23讲文本分类：如何区分特定类型的新闻.mp30 c( G# J2 F0 D1 L5 R3 A* w
23讲文本分类：如何区分特定类型的新闻.html2 s# f; @5 x e( ^+ e" z
22讲朴素贝叶斯：如何让计算机学会自动分类.pdf, ]# b1 g% A( }4 z5 J+ [
22讲朴素贝叶斯：如何让计算机学会自动分类.mp3' z( j; x* @% h, f$ e( V9 X |/ o) L
22讲朴素贝叶斯：如何让计算机学会自动分类.html
21讲概率基础（下）：联合概率、条件概率和贝叶斯法则，这些概率公式究竟能做什么.pdf
|
