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興學堂
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2019/09/27
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人工智慧與深度學習
1.數學基礎理論與簡易實作
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1.數學基礎理論與簡易實作
1.數學基礎理論與簡易實作
Manager：系統管理者, 科教中心
1.
微積分~演算法
1.1
12:14
課堂1-1-1-數學的本質
1.2
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課堂1-1-2-微分學
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1.5
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課堂1-1-5-梯度
1.6
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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
2.1
10:22
課堂1-2-1-機率密度函數
2.2
16:48
課堂1-2-2-線性迴歸~最小二平方法
2.3
16:07
課堂1-2-3-線性回歸~最大概似估計法
2.4
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課堂1-2-4-相關分析
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課堂1-2-5-條件機率
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課堂1-2-6-貝氏定理
3.
Python實作
3.1
22:23
課堂1-3-1-Python安裝與入門指令
3.2
12:18
課堂1-3-2-Python之微積分指令
3.3
06:10
課堂1-3-3-Python之最小均方差與梯度下降演算法實作
3.4
08:18
課堂1-3-4-Python 之機率密度函數計算
3.5
08:14
課堂1-3-5-Python 之線性迴歸
3.6
06:47
課堂1-3-6-Python 之條件機率計算與Bayes 定理
