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.pdf4 N; [$ F% n, M) ]: V% Q) p, v
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+ b2 ]( P- L6 r- z’ [, N
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$ s) n” j- A* m
数学专栏课外加餐（二）讲位操作的三个应用实例.html! y+ [1 h- Y- z1 n6 s3 B” A6 b
开篇词讲作为程序员，为什么你应该学好数学.pdf3 T  Y  B$ J& ^% z  R* c) v4 b
开篇词讲作为程序员，为什么你应该学好数学.mp3( n3 Q; B5 e# G” q0 y
开篇词讲作为程序员，为什么你应该学好数学.html” c: x2 o& y% c” a0 l! M3 l
结束语_从数学到编程，本身就是一个很长的链.pdf
结束语 从数学到编程，本身就是一个很长的链条.mp3. g) O  r7 d( N2 N8 G
导读：程序员应该怎么学数学.pdf’ w/ C  n6 [# i4 T
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) Z’ y/ b  U6 r3 K& e/ g# k  [
zfdev_tree.txt
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.pdf
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″ ^9 A  c8 D. A- Q( M) J1 V  j
50推荐系统（下）：如何通过SVD分析用户和物品的矩阵.pdf4 c6 @8 k” z1 {# e- c% ~( R& @  l
50 推荐系统（下）：如何通过SVD分析用户和物品的矩阵？.mp33 r/ ?& c- O, l, U
49推荐系统（上）：如何实现基于相似度的协同过滤？.pdf3 I0 y* H+ u2 q- V2 Y1 }, ]’ E4 o* p
49推荐系统（上）：如何实现基于相似度的协同过滤？.mp3
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& B8 A$ P! E” o9 ?5 w* T6 r
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？.mp31 [, ^” G* v7 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？.pdf
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
46缓存系统：如何通过哈希表和队列实现高效访问？.mp3
46 _ 缓存系统：如何通过哈希表和队列实现高效访问？.pdf% }$ _” ]+ \. A( F6 ~
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
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？.pdf1 J6 G; p- }’ [! u: D
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( `’ R9 d9 K( I3 [  }& v
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.mp36 u; P2 h+ B. B: q) A
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) A& ?0 w” f. S+ o. ^. H
41讲线性回归（下）：如何使用最小二乘法进行效果验证.html; F! I: \. P% Q  v7 z8 H
40讲线性回归（中）：如何使用最小二乘法进行直线拟合.pdf: N. O, j3 I’ e) Q* t
40讲线性回归（中）：如何使用最小二乘法进行直线拟合.mp3
40讲线性回归（中）：如何使用最小二乘法进行直线拟合.html0 W- ]  ^8 ^. b# X6 e; _
39讲线性回归（上）：如何使用高斯消元求解线性方程组.pdf2 ?- m+ Z; Y& T- N4 {. U
39讲线性回归（上）：如何使用高斯消元求解线性方程组.mp3
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
38讲矩阵（下）：如何使用矩阵操作进行协同过滤推荐.mp3
38讲矩阵（下）：如何使用矩阵操作进行协同过滤推荐.html7 w” T) `& w0 ?+ y, U. o2 v  S/ I
37讲矩阵（上）：如何使用矩阵操作进行PageRank计算.pdf
37讲矩阵（上）：如何使用矩阵操作进行PageRank计算.mp35 X8 k% f& W2 C: R5 K
37讲矩阵（上）：如何使用矩阵操作进行PageRank计算.html
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.mp32 p9 Z  h$ ~3 h/ m8 n/ P7 u
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% @  m; C$ U3 f7 z
35讲文本检索：如何让计算机处理自然语言.html7 {2 ]0 h1 A- j% F
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+ O$ t5 `- w1 X( M( `! K
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& p” `6 H9 T% P$ C& ^2 P- `
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) p% v1 F2 ?! C” K+ P/ F
33讲线性代数：线性代数到底都讲了些什么.pdf3 T! C; ?% [! {. g) R8 y1 {
33讲线性代数：线性代数到底都讲了些什么.mp32 O/ f  l) O6 g5 f9 y. V+ h/ v’ ]
33讲线性代数：线性代数到底都讲了些什么.html
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
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.pdf1 A. Q) V( V( f; B. I  r  x
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.pdf7 L. }’ E2 Z+ e6 ~0 G/ S5 z
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
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$ }6 u- C. G; I” R” y9 X1 N
28讲熵、信息增益和卡方：如何寻找关键特征.pdf8 n2 a! E4 c, V’ h1 h+ n0 [2 p
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.html1 r& A4 f7 t; G0 r9 z6 r2 {
27讲决策树：信息增益、增益比率和基尼指数的运用.pdf& F& Q” ~: L$ V7 W6 k
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: i* F8 l& O4 m4 v8 e0 f6 {
26讲信息熵：如何通过几个问题，测出你对应的武侠人物.pdf
26讲信息熵：如何通过几个问题，测出你对应的武侠人物.mp38 t* S) ?! @2 w. h% O
26讲信息熵：如何通过几个问题，测出你对应的武侠人物.html. |, Q6 y’ A! X’ I
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
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. A’ z) x6 c* d* u
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/ P. t/ b0 K! {4 Z’ q4 }5 V
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! v0 @0 v% a# [7 @6 }. a
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
23讲文本分类：如何区分特定类型的新闻.pdf
23讲文本分类：如何区分特定类型的新闻.mp36 O  a/ R* g* r’ F” k0 M9 j
23讲文本分类：如何区分特定类型的新闻.html8 `5 w9 z4 n+ x. w& d
22讲朴素贝叶斯：如何让计算机学会自动分类.pdf
22讲朴素贝叶斯：如何让计算机学会自动分类.mp32 y% F2 O& T) D2 z$ U6 J3 P6 h
22讲朴素贝叶斯：如何让计算机学会自动分类.html7 N, E7 ~+ r* F7 _& G
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