1.數學基礎理論與簡易實作 | 教學資源暨發展中心

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1.數學基礎理論與簡易實作

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1.
微積分~演算法
- 36
  
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  劉乃鳳
  
  09-30
  
  1.1 課堂1-1-1-數學的本質
- 31
  
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  劉乃鳳
  
  09-30
  
  1.2 課堂1-1-2-微分學
- 23
  
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  劉乃鳳
  
  09-30
  
  1.3 課堂1-1-3-偏微分極值應用
- 24
  
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  劉乃鳳
  
  09-30
  
  1.4 課堂1-1-4-最小均方差
- 23
  
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  劉乃鳳
  
  09-30
  
  1.5 課堂1-1-5-梯度
- 17
  
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  劉乃鳳
  
  09-30
  
  1.6 課堂1-1-6-梯度下降法
2.
統計~線性回歸與邏輯回歸與Bayes定理
- 23
  
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  劉乃鳳
  
  09-30
  
  2.1 課堂1-2-1-機率密度函數
- 22
  
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  劉乃鳳
  
  09-30
  
  2.2 課堂1-2-2-線性迴歸~最小二平方法
- 18
  
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  劉乃鳳
  
  09-30
  
  2.3 課堂1-2-3-線性回歸~最大概似估計法
- 17
  
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  劉乃鳳
  
  09-30
  
  2.4 課堂1-2-4-相關分析
- 18
  
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  劉乃鳳
  
  09-30
  
  2.5 課堂1-2-5-條件機率
- 17
  
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  劉乃鳳
  
  09-30
  
  2.6 課堂1-2-6-貝氏定理
3.
Python實作
- 15
  
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  劉乃鳳
  
  10-02
  
  3.1 課堂1-3-1-Python安裝與入門指令
- 11
  
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  劉乃鳳
  
  10-02
  
  3.2 課堂1-3-2-Python之微積分指令
- 12
  
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  劉乃鳳
  
  10-02
  
  3.3 課堂1-3-3-Python之最小均方差與梯度下降演算法實作
- 10
  
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  劉乃鳳
  
  10-02
  
  3.4 課堂1-3-4-Python 之機率密度函數計算
- 12
  
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  劉乃鳳
  
  10-02
  
  3.5 課堂1-3-5-Python 之線性迴歸
- 13
  
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  劉乃鳳
  
  10-02
  
  3.6 課堂1-3-6-Python 之條件機率計算與Bayes 定理