最新Python机器学习和算法高级版视频教程

目录：第一课：机器学习的数学基础1 - 数学分析1. 机器学习的一般方法和横向比较 2. 数学是有用的：以SVD为例 3. 机器学习的角度看数学 4. 复习数学分析 5. 直观解释常数e 6. 导数/梯度 7. 随机梯度下降 8. Taylor展式的落地应用 9. gini系数 10. 凸函数 11. Jensen不等式 12. 组合数与信息熵的关系 第二课：机器学习的数学基础2 - 概率论与贝叶

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