Python机器学习系列4导数等

Python机器学习系列4导数等

乐学偶得

乐学偶得致力于前沿Fintech(金融科技),Data Science(数据科学),IT(信息科技),企业高级管理必备CFA,FRM,CIA等高端企业管理商务知识,多语种文化艺术信息的分享及咨询。

  • 课程目录
  • 课程介绍
  • 课时1:【Derivative与PartialDerivative】导数与偏导数补充

  • 课时2:【Derivative与PartialDerivative】导数的复习补充

  • 课时3:【Derivative与PartialDerivative】mapping的思想介绍

  • 课时4:【Derivative与PartialDerivative】偏导数的介绍

  • 课时5:【Derivative与PartialDerivative】偏导数的推导

  • 课时6:【Derivative与PartialDerivative】高纬度的图示

  • 课时7:【课后可通过WolframAlpha快速建模计算辅助理解】

  • 课时8:【课后可通过Sympy快速建模计算辅助理解】

  • 课时9:【Multivariable函数可视化】matplotlib构建3D空间

  • 课时10:【Multivariable函数可视化】构建与定义任意函数

  • 课时11:【Multivariable函数可视化】contour3D的实现

  • 课时12:【Multivariable函数可视化】3Dsurface的实现

  • 课时13:【Multivariable函数可视化】偏导数的图形意义与总结

  • 课时14:【Gradient梯度】偏导数的局限性与2D任意求导

  • 课时15:【Gradient梯度】梯度向量大小与方向

  • 课时16:【Gradient梯度】数学定义与2D平面内演示

  • 课时17:【Gradient梯度】山坡的例子与3D变化最快的演示

  • 课时18:【Divergence】从求导到梯度到散度

  • 课时19:【Divergence】从Laplacian到空间投影

  • 课时20:【Divergence】从磁场到水流到向量场

  • 课时21:【Divergence】向量场中的辐射源与黑洞

  • 课时22:【Divergence】散度的三种情况

  • 课时23:【Divergence】6.控制变量看散度与偏导1

  • 课时24:【答疑】【供参考精选代码笔记观看方式】

  • 课时25:【答疑】【供参考精选代码笔记观看方式】2

  • 课时26:【答疑】【供参考精选代码笔记观看方式】3

  • 课时27:【Divergence】7.控制变量看散度与偏导2

  • 课时28:【Divergence】8.控制变量看散度与偏导3

  • 课时29:【WolframAlpha与Divergence_Calculator】1

  • 课时30:【WolframAlpha与Divergence_Calculator】2

  • 课时31:【WolframAlpha与Divergence_Calculator】3

  • 课时32:【Divergence数学表达与推导】1

  • 课时33:【Divergence数学表达与推导】2

课程概述

人工智能浪潮袭来,我们非常容易在强大【别人封装好】的机器学习相关库和分析工具的掩盖下,陷入【只花几小时速成AI工程师】,【只需几天摇身一变数据科学家】的幻觉我们深知:【忽悠式速成】走的【捷径】,最终,会在生命中的某一个时刻【反噬】过来,可能是【35岁】的一次【裁员潮】,可能是一次重要的项目因为【基础问题】而犯下大错,可能是与一次升职的机会【失之交臂】“拿数据,跑数据,调调参”,“炼丹”看结果你能做,别人,也能做归根到底,一个人的核心竞争力还是在于对【原理】与【业务】的【深刻理解】本课程为《Python入门数据科学机器学习算法》系列课程的第四部分:导数/偏导数/梯度/散度包括:1.导数复习2.偏导数介绍与推导3.高纬度图示4.Sympy与wolfram辅助分析5.multivariable函数可视化6.gradient梯度7.divergence散度共计22节课,已经更新完毕,欢迎加入~2000+节《从Python零基础到6大方向进阶应用》系列课程限时优惠中,欢迎点击下方继续系统化学习~

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