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課堂1-3-6-Python 之條件機率計算與Bayes 定理
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列印日期 : 2024/11/21
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1.數學基礎理論與簡易實作
課堂1-3-6-Python 之條件機率計算與Bayes 定理
長度: 06:47,
瀏覽: 2331,
最近修訂: 2019-11-26
播放影片: https://cdtl.video.nchu.edu.tw/media/3059
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1.數學基礎理論與簡易實作
資料夾名稱
1.數學基礎理論與簡易實作
發表人
科教中心
單位
教發中心
建立
2019-11-26 10:01:43
最近修訂
2019-11-26 10:21:40
長度
06:47
知識庫
...
1.數學基礎理論與簡易實作
1.
微積分~演算法
1.1
課堂1-1-1-數學的本質
1.2
課堂1-1-2-微分學
1.3
課堂1-1-3-偏微分極值應用
1.4
課堂1-1-4-最小均方差
1.5
課堂1-1-5-梯度
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
2.1
課堂1-2-1-機率密度函數
2.2
課堂1-2-2-線性迴歸~最小二平方法
2.3
課堂1-2-3-線性回歸~最大概似估計法
2.4
課堂1-2-4-相關分析
2.5
課堂1-2-5-條件機率
2.6
課堂1-2-6-貝氏定理
3.
Python實作
3.1
課堂1-3-1-Python安裝與入門指令
3.2
課堂1-3-2-Python之微積分指令
3.3
課堂1-3-3-Python之最小均方差與梯度下降演算法實作
3.4
課堂1-3-4-Python 之機率密度函數計算
3.5
課堂1-3-5-Python 之線性迴歸
3.6
課堂1-3-6-Python 之條件機率計算與Bayes 定理