慕ke 程序员数学体系课

第1周 线性代数入门：由来、与人工智能的关系/

1-线性代数入门：由来、与人工智能的关系/

第1章 线性代数入门：由来、与人工智能的关系/

[ 31M] 1-1 程序员的AI必备数学体系课-课程简介

[ 65K] 1-2 必看：添加课程微信学习讨论群.pdf

[7.0M] 1-3 准备编程环境

[ 30M] 1-4 Matplotlib快速上手

[ 38M] 1-5 Matplotlib练习-1

[ 43M] 1-6 Matplotlib练习-2

[ 22M] 1-7 线性代数：从线性方程中来

[ 26M] 1-8 线性代数的作用，与人工智能的关系

[9.4M] 1-9 线性代数在机器学习中的实践

[9.2M] 1-10 常用科学计算，机器学习库的介绍和对比

[ 33M] 1-11 线性代数入门练习-1

[ 30M] 1-12 线性代数入门练习-2

第2章 线性代数核心概念-走进矩阵/

[ 10M] 2-1 标量、向量、矩阵、张量

[ 18M] 2-2 向量的加减乘除

[ 27M] 2-3 向量点积，叉积

[ 26M] 2-4 向量的范数，类型

[ 15M] 2-5 矩阵的加减乘除

[ 15M] 2-6 矩阵的类型

[ 21M] 2-7 矩阵基础练习-1

[ 29M] 2-8 矩阵基础练习-2

[ 37M] 2-9 矩阵基础练习-3

[ 30M] 2-10 矩阵基础练习-4

第2周 矩阵进阶运算与矩阵分解/

1-矩阵进阶运算与矩阵分解/

第1章 矩阵进阶运算/

[ 50M] 1-1 矩阵运算：转置，逆，迹，秩

[ 33M] 1-2 矩阵的行列式

[ 29M] 1-3 矩阵的行列式

[ 14M] 1-4 稀疏矩阵

[ 14M] 1-5 张量

[ 29M] 1-6 矩阵进阶运算的练习-1

[ 40M] 1-7 矩阵进阶运算的练习-2

第2章 矩阵分解/

[3.7M] 2-1 矩阵分解介绍

[ 27M] 2-2 矩阵的LU分解

[ 26M] 2-3 矩阵的QR分解

[9.1M] 2-4 Cholesky乔里斯基分解

[ 24M] 2-5 矩阵分解练习-1

[ 26M] 2-6 矩阵分解练习-2

[ 36M] 2-7 矩阵分解练习-3

[ 17M] 2-8 矩阵分解练习-4

第3周 特征分解/

1-特征分解/

第1章 特征分解/

[ 13M] 1-1 特征分解的定义

[ 10M] 1-2 代码调用

[ 47M] 1-3 特征分解的直观理解

[ 32M] 1-4 手工进行特征分解

[3.7M] 1-5 特征分解的一些性质

[ 28M] 1-6 特征分解的练习-1

[ 23M] 1-7 特征分解的练习-2

[ 42M] 1-8 特征分解的练习-3

[ 25M] 1-9 特征分解的练习-4

第4周 奇异值分解SVD/

1-奇异值分解SVD/

第1章 奇异值分解SVD/

[4.3M] 1-1 奇异值SVD分解的定义

[7.6M] 1-2 奇异值SVD分解的代码调用

[ 20M] 1-3 奇异值SVD分解的直观解释，它的特点

[ 16M] 1-4 奇异值SVD分解的作用

[ 25M] 1-5 奇异值SVD分解与特征值分解的关系以及如何求解

[ 29M] 1-6 伪逆与奇异值SVD分解

[ 27M] 1-7 奇异值分解SVD练习-1

[ 33M] 1-8 奇异值分解SVD练习-2

[ 26M] 1-9 奇异值分解SVD练习-3

[ 30M] 1-10 奇异值分解SVD练习-4

[ 42M] 1-11 奇异值分解SVD练习-5

第5周 主成分分析PCA/

1-主成分分析PCA/

第1章 主成分分析PCA/

[ 23M] 1-1 主成分分析的直观理解

[ 42M] 1-2 找到数据背后的隐藏关联－－协方差矩阵

[ 16M] 1-3 PCA的分解过程

[9.5M] 1-4 PCA主成分分析与SVD奇异值分解的关系

[6.0M] 1-5 PCA主成分分析的应用

[ 23M] 1-6 PCA主成分分析的练习-1

[ 28M] 1-7 PCA主成分分析的练习-2

[ 35M] 1-8 PCA主成分分析的练习-3

[ 50M] 1-9 PCA主成分分析的练习-4

[ 24M] 1-10 PCA主成分分析的练习-5

第6周 Numpy快速上手，用Python实现矩阵/

1-Numpy学习和用Python实现矩阵/

第1章 Numpy学习入门/

[4.6M] 1-1 Numpy介绍

@it资源网ukoou.com

[ 32M] 1-2 数组的创建，索引，切片

[ 16M] 1-3 Numpy的复制和视图，布尔数组索引

[6.3M] 1-4 维度和形状，遍历数组

[ 20M] 1-5 连接数组concatenate, stack, hstack, vstack, dstack,-

[ 24M] 1-6 Numpy的广播机制

[8.1M] 1-7 算数运算，矩阵操作

[9.9M] 1-8 算数运算，矩阵操作

[ 53M] 1-9 Numpy相关知识点练习-1

[ 44M] 1-10 Numpy相关知识点练习-2

[ 52M] 1-11 Numpy相关知识点练习-3

第2章 用Python实现矩阵/

[8.6M] 2-1 矩阵类简介

[6.3M] 2-2 重载类的字符串表达

[ 17M] 2-3 重载加减乘除运算符

[ 12M] 2-4 实现矩阵的点积运算

[4.2M] 2-5 实现矩阵的转置

[ 22M] 2-6 实现递归求矩阵的行列式

[ 40M] 2-7 实现高斯消元法求矩阵的列

[ 43M] 2-8 Python实现一个矩阵类的练习-1

[ 52M] 2-9 Python实现一个矩阵类的练习-2

[ 42M] 2-10 Python实现一个矩阵类的练习-3

第7周 数据处理方法与矩阵与图形变换/

1-数据处理方法与矩阵与图形变换/

第1章 数据处理方法/

[ 32M] 1-1 正态分布，标准分布

[ 12M] 1-2 数据的归一化

[9.8M] 1-3 数据的标准化

[1.5M] 1-4 模型的正则化

[ 42M] 1-5 常见数据处理方式练习-1

[ 56M] 1-6 常见数据处理方式练习-2

第2章 矩阵与图形变换/

[ 27M] 2-1 缩放

[6.7M] 2-2 旋转

[6.4M] 2-3 剪切

[ 16M] 2-4 移动

[ 17M] 2-5 组合变换

[6.7M] 2-6 倾斜

[2.3M] 2-7 总结：这些变换在同一个矩阵中的位置

[4.9M] 2-8 Pillow库简介

[ 32M] 2-9 线性代数：总结

[ 36M] 2-10 矩阵图形变换的练习-1

[ 29M] 2-11 矩阵图形变换的练习-2

[ 37M] 2-12 矩阵图形变换的练习-3

第8周 微积分入门，微积分核心基础/

1-微积分入门，微积分核心基础/

第1章 微积分入门/

[6.2M] 1-1 前言

[ 52M] 1-2 斜率，切线，极限，导数，穷竭法，曲线下面积 微积分的直观理解

[2.6M] 1-3 微积分的历史

[3.7M] 1-4 微积分在人工智能中的用处

[ 38M] 1-5 练习：理解极限-1

[ 47M] 1-6 练习：理解极限-2

第2章 微积分核心基础/

[8.5M] 2-1 函数的连续性的直观理解

[8.9M] 2-2 极限的直观理解

[ 13M] 2-3 常用函数的极限

[ 16M] 2-4 用sympy表示常用函数的极限

[5.3M] 2-5 极限的运算规则

[4.0M] 2-6 复合函数的极限

[2.8M] 2-7 有理化求极限

[4.7M] 2-8 导数的直观理解

[ 11M] 2-9 代码中研究函数的导数

[ 17M] 2-10 符号计算库sympy简介

[ 10M] 2-11 微积分基础知识练习-1

[ 38M] 2-12 微积分基础知识练习-2

[ 27M] 2-13 微积分基础知识练习-3

第9周 微积分进阶与多元微积分/

1-微积分进阶与多元微积分/

第1章 微积分进阶/

[ 26M] 1-1 导数公式

[4.4M] 1-2 导数规则

[8.3M] 1-3 高阶导数

[ 18M] 1-4 不定式和洛必达法则

[8.7M] 1-5 复合函数与链式法则

[ 30M] 1-6 链式法则在神经网络中的作用

[ 35M] 1-7 微积分进阶的练习-1

[ 29M] 1-8 微积分进阶的练习-2

[ 26M] 1-9 微积分进阶的练习-3

第2章 多元微积分/

[3.6M] 2-1 多元微积分

[5.6M] 2-2 偏导数

[8.2M] 2-3 偏导数规则

[ 12M] 2-4 梯度向量

[ 29M] 2-5 偏导数和梯度下降-1

[ 36M] 2-6 偏导数和梯度下降-2

[9.9M] 2-7 高阶偏导数与模型优化

[ 35M] 2-8 高阶偏导数的练习-1

[ 41M] 2-9 高阶偏导数的练习-2

[ 37M] 2-10 高阶偏导数的练习-3

第10周 积分基础/

1-积分基础/

第1章 积分基础/

[9.8M] 1-1 积分的直观理解

[5.4M] 1-2 不定积分与定积分

[ 15M] 1-3 积分的性质

[4.7M] 1-4 从不定积分计算定积分

[ 17M] 1-5 用scipy数值计算积分

[5.6M] 1-6 用Sympy解析计算积分

[3.8M] 1-7 积分的一个应用：概率累积分布

[ 44M] 1-8 练习：积分基础-1

[ 29M] 1-9 练习：积分基础-2

[ 27M] 1-10 练习：积分基础-3

第11周 用微积分知识实现一个神经网络/

1-用微积分知识实现一个神经网络/

第1章 用微积分知识实现一个神经网络/

[1.9M] 1-1 回归问题与分类问题

[ 13M] 1-2 神经网络结构

[3.6M] 1-3 激活函数：sigmoid

[ 10M] 1-4 激活函数：softmax

[9.2M] 1-5 损失函数：交叉熵 cross-entropy

[ 13M] 1-6 softmax-cross-entropy的偏导数

[ 31M] 1-7 训练数据处理，标准化

[ 33M] 1-8 分类神经网络代码分析

[ 33M] 1-9 练习：实现分类神经网络-1

[ 29M] 1-10 练习：实现分类神经网络-2

[ 44M] 1-11 练习：实现分类神经网络-3

[ 40M] 1-12 练习：实现分类神经网络-4

[ 17M] 1-13 练习：实现分类神经网络-5

第12周 ROC曲线与分类性能评估/

1-ROC曲线与分类性能评估/

第1章 ROC曲线与分类性能评估/

[6.2M] 1-1 分类 vs 回归

[7.2M] 1-2 用概率描述预测的类别，阈值选择的问题

[3.7M] 1-3 混淆矩阵

[ 17M] 1-4 用sklearn生成混淆矩阵，生成混淆矩阵图

[6.9M] 1-5 准确率、召回率、假正例率、精确率

[ 16M] 1-6 接收在操作曲线ROC曲线的定义，直观理解

[ 38M] 1-7 代码演示ROC AUC曲线下面积定量评估模型预测的效果

[ 58M] 1-8 分类问题与ROC练习-1

[ 47M] 1-9 分类问题与ROC练习-2

[ 41M] 1-10 分类问题与ROC练习-3

第13周 神经网络梯度问题/

1-神经网络梯度问题/

第1章 神经网络梯度问题/

[ 23M] 1-1 神经网络的梯度消失问题，代码复现梯度消失

[9.5M] 1-2 分析神经网络梯度消失的原因

[ 17M] 1-3 ReLU激活函数和其它办法来应对梯度消失问题

[ 13M] 1-4 深入研究RELU和它的变形

[ 13M] 1-5 神经网络的梯度爆炸问题以及成因

[ 13M] 1-6 代码演示一个梯度爆炸问题的应对方式：梯度缩放和梯度剪裁

[ 14M] 1-7 神经网络过拟合与欠拟合以及成因

[ 16M] 1-8 L1正则化和L2正则化技术的直观理解

[2.6M] 1-9 应对过拟合与欠拟合的技术：dropout

第2章 神经网络梯度问题-习题讲解与强化练习/

[ 27M] 2-1 神经网络梯度问题练习-1

[ 43M] 2-2 神经网络梯度问题练习-2

[ 34M] 2-3 神经网络梯度问题练习-3

第14周 神经网络自动微分/

1-神经网络自动微分/

第1章 神经网络自动微分/

[ 13M] 1-1 为什么要用自动微分

[ 24M] 1-2 自动微分的原理：计算图，前向传导

[ 15M] 1-3 自动微分之后向传导

[ 20M] 1-4 代码实现softmax + 交叉熵的自动微分

[ 21M] 1-5 将实现的自动微分应用到神经网络中

[ 11M] 1-6 pytorch和它的自动微分工具：autograd

第2章 神经网络自动微分-习题精讲与强化练习/

[ 31M] 2-1 练习：实现自动微分功能-1

[ 24M] 2-2 练习：实现自动微分功能-2

[ 26M] 2-3 练习：实现自动微分功能-3

第15周 偏导数与模型优化与支持向量机SVM/

1-偏导数与模型优化与支持向量机SVM/

第1章 偏导数与模型优化/

[ 12M] 1-1 偏导数的链式法则

[8.0M] 1-2 雅可比矩阵

[ 45M] 1-3 理解神经网络里面的偏导数

[ 42M] 1-4 实现一个神经网络

[7.0M] 1-5 黑塞矩阵

[ 11M] 1-6 牛顿法优化器

[5.2M] 1-7 拉普拉斯算子

第2章 偏导数习题精讲与实践/

[ 48M] 2-1 偏导数练习-1

[ 49M] 2-2 偏导数练习-2

第3章 支持向量机SVM/

[4.1M] 3-1 支持向量机SVM：间隔最大化的数学魔法

[7.8M] 3-2 SVM的超平面

[3.2M] 3-3 超平面硬间隔，软间隔

[ 28M] 3-4 SVM最大化间隔

[ 12M] 3-5 SVM的Hinge Loss损失函数

[9.6M] 3-6 用高维的眼光看数据 – SVM核函数的直观理解

[3.7M] 3-7 SVM的多项式核函数

[ 11M] 3-8 SVM的RBF核函数

[ 13M] 3-9 sklearn调用SVM解决分类问题

第4章 支持向量机SVM：间隔最大化的数学魔法/

[ 56M] 4-1 练习：SVM支持向量机

第16周 概率基础与离散概率分布/

1-概率基础与离散概率分布/

第1章 概率基础/

[6.7M] 1-1 机器学习中的不确定性

[2.6M] 1-2 概率的直观理解，几个概率的概念

[5.1M] 1-3 两种概率学派：频率篇与贝叶斯派

[4.7M] 1-4 随机变量的直观理解

[ 30M] 1-5 多随机变量：联合概率，边际概率，条件概率，独立性

[ 53M] 1-6 概率论中经典有趣的例子

第2章 离散概率分布/

[5.9M] 2-1 离散概率与机器分类问题

[ 17M] 2-2 随机变量，定义，期望值，方差，标准差

[6.2M] 2-3 离散概率分布和连续概率分布，PMF，PDF，CDF

[3.5M] 2-4 伯努利分布

[ 25M] 2-5 二项分布

[1.7M] 2-6 多项伯努利分布

[ 28M] 2-7 多项分布

代码/