人工智能-必备数学基础

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• 📁 人工智能-必备数学基础
•     📄 12 11 Python卡方检验实例.mkv
•     📄 13 1 相关分析概述.mkv
•     📄 15 4 KMEANS算法概述.mkv
•     📄 1 1 课程简介.mkv
•     📄 16 11 PYMC3概述.mkv
•     📄 11 10 高阶与分类变量实例.mkv
•     📄 15 5 KMEANS工作流程.mkv
•     📄 11 3 误差项的定义.mkv
•     📄 7 14 贝叶斯拼写纠错实例.mkv
•     📄 16 13 模型决策.mkv
•     📄 11 5 回归方程求解小例子.mkv
•     📄 7 2 古典概型.mkv
•     📄 2 1 微积分基本想法.mkv
•     📄 1 7 方向导数.mkv
•     📄 11 4 最小二乘法推导与求解.mkv
•     📄 10 2 熵的大小意味著什么.mkv
•     📄 11 9 statsmodels回归分析.mkv
•     📄 11 11 案例：汽车价格预测任务概述.mkv
•     📄 16 12 模型诊断.mkv
•     📄 11 6 回归直线拟合优度.mkv
•     📄 7 1 概率与频率.mkv
•     📄 9 6 参数的影响.mkv
•     📄 15 9 DBSCAN可视化展示.mkv
•     📄 5 1 特征值与特征向量.mkv
•     📄 6 1 离散型随机变量.mkv
•     📄 15 10 多种聚类算法概述.mkv
•     📄 11 1 回归分析概述.mkv
•     📄 7 6 二维离散型随机变量.mkv
•     📄 16 10 MCMC概述.mkv
•     📄 14 5 多因素方差分析.mkv
•     📄 15 1 层次聚类概述.mkv
•     📄 11 15 案例：回归求解.mkv
•     📄 4 6 内积与正交.mkv
•     📄 15 3 层次聚类实例.mkv
•     📄 5 3 SVD要解决的问题.mkv
•     📄 14 3 方差分析计算方法.mkv
•     📄 3 3 阶数的作用.mkv
•     📄 7 4 条件概率小例子.mkv
•     📄 16 4 贝叶斯算法概述.mkv
•     📄 3 4 阶乘的作用.mkv
•     📄 16 9 经典求解思路.mkv
•     📄 12 9 假设检验中的两类错误.mkv
•     📄 11 12 案例：缺失值填充.mkv
•     📄 8 5 卡方分布.mkv
•     📄 7 15 垃圾邮件过滤实例.mkv
•     📄 12 7 T检验应用条件.mkv
•     📄 13 7 偏相关与复相关.mkv
•     📄 3 6 求解拉格朗日乘子法.mkv
•     📄 8 4 均匀分布.mkv
•     📄 6 4 似然函数.mkv

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