16. 偏度和峰度 - 1
2023年9月23日 641观看
机器学习中的数学基础
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1微积分和梯度 - 113:25- 2微积分和梯度 - 213:28
- 3微积分和梯度 - 313:18
4Taylor展式与拟牛顿 - 111:10- 5Taylor展式与拟牛顿 - 211:20
- 6Taylor展式与拟牛顿 - 311:08
7概率论基础 - 113:46- 8概率论基础 - 213:51
- 9概率论基础 - 313:49
10概率计算与拒绝采样 - 111:59- 11概率计算与拒绝采样 - 311:56
12期望和方差 - 112:13- 13期望和方差 - 312:11
14协方差 - 107:07- 15协方差 - 307:11
16偏度和峰度 - 110:16- 17偏度和峰度 - 310:19
18中心极限定理08:11
19矩估计 - 106:14- 20矩估计 - 306:15
21极大似然估计 - 111:24- 22极大似然估计 - 311:26
23重新理解矩阵 - 109:31- 24重新理解矩阵 - 309:36
25四个基本的子空间 - 113:25- 26四个基本的子空间 - 213:32
- 27四个基本的子空间 - 313:22
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