掌握必要的数学知识对于一名高级的算法工程师是很有必要的，本阶段对算法中会使用到的基础数学知识进行了讲解，主要内容包括函数的微分学（高等数学）、线性代数、概率论，最后还介绍了常用的优化思想。
课程目录
章节1：数学内容概述
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1：学习数学的必要性_微积分知识点
免费试学9492人9分28秒
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2：线性代数_概率论知识点
免费试学9672人9分5秒
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3：最优化知识点
免费试学6509人10分27秒
实操1
1：本章节资料下载地址
章节2：一元函数微分学
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4：导数的定义
6734人10分5秒
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5：导数的几何意义和物理意
6654人9分8秒
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6：基本初等函数导数公式
5446人11分17秒
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7：导数求解的四则运算法则
8403人7分46秒
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8：复合函数求导法则
6514人11分27秒
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9：高阶导数_导数判断单调性
5692人8分25秒
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10：函数的极值
6270人11分37秒
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11：二阶导数判断凹凸性_泰勒展开式
5129人17分5秒
章节3：线性代数基础
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12：向量
9978人12分31秒
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13：向量的基本运算与范数
7990人10分19秒
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14：向量的模与内积
7509人13分33秒
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15：矩阵
6167人10分51秒
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16：矩阵的基本运算
9825人13分7秒
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17：矩阵乘法
6807人22分9秒
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18：逆矩阵
9539人11分16秒
章节4：多元函数微分学
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19：偏导数
8554人9分32秒
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20：高阶偏导数与梯度
6633人14分22秒
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21：雅可比矩阵
7204人12分28秒
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22：Hessian矩阵
9160人10分13秒
章节5：线性代数高级
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23：二次型
6008人16分24秒
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24：特征值与特征向量
6443人8分52秒
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25：特征值分解
8361人6分51秒
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26：多元函数的泰勒展开
6639人9分42秒
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27：矩阵的秩
9721人17分24秒
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28：SVD分解定义
6115人8分35秒
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29：SVD分解的应用
6708人6分46秒
章节6：概率论
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30：随机事件与概率
5722人8分31秒
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31：贝叶斯公式
7309人20分53秒
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32：随机变量
8209人16分11秒
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33：期望与方差
8229人9分55秒
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34：常用分布
7417人11分26秒
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35：随机向量_独立性
7977人7分28秒
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36：协方差
6157人9分15秒
章节7：最优化
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37：最大似然估计
7407人11分54秒
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38：最优化理论介绍
6347人8分3秒
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39：梯度下降法
5406人10分24秒
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40：牛顿法
6624人9分6秒
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41：坐标下降法
9113人14分30秒
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42：凸优化问题与凸集
8612人8分21秒
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43：凸函数
9091人8分23秒
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44：拉格朗日乘子法
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