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数据科学与人工智能必备数学基础课程旨在帮助同学们快速打下数学基础，通俗讲解其中每一个知识点。课程内容涉及高等数学，线性代数，概率论与统计学，同学们在学习过程中应当以理解为出发点并不需要死记每一个公式，快速掌握核心知识点。课程章节内容较多，零基础同学按顺序学习即可，有基础的同学们可以按照自己的需求来有选择的学习！

目录

章节1:高等数学基础

章节2:微积分

章节3:第三章：泰勒公式与拉格朗日

章节4:线性代数基础

章节5:特征值与矩阵分解

章节6:随机变量与概率估计

章节7:概率论基础

章节8:数据科学你得知道的几种分布

章节9:核函数变换

章节10:熵与激活函数

章节11:回归分析

章节12:假设检验

章节13:相关分析

章节14:方差分析

章节15:聚类分析

章节16:贝叶斯分析

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