┣━mksz427 – 專爲程序員設計的高等數學課
┣━第9章 線性回歸
┣━9-4 線性回歸的假設與檢驗_ (2).mp4
┣━9-1 最小二乘法_ (2).mp4
┣━9-2 使用線性代數實現最小二乘法(上)_ (2).mp4
┣━9-3 使用線性代數實現最小二乘法(下)_ (2).mp4
┣━9-5 利用SPSS實現線性回歸_ (2).mp4
┣━第11章 傅立葉變換
┣━11-4 傅裏葉變換_.mp4
┣━11-2 補充知識_.mp4
┣━11-3 傅裏葉級數_.mp4
┣━11-1 傅裏葉變換的意義_.mp4
┣━第8章 常見微分方程數學建模
┣━8-2 傳染病的微分方程模型(下)_.mp4
┣━8-1 傳染病的微分方程模型(上)_.mp4
┣━8-3 利用python實現求微分方程組的數值解_.mp4
┣━第5章 多元函數的導數與微分
┣━5-6 方向導數與梯度下降算法_.mp4
┣━5-3 偏導數-_.mp4
┣━5-7 利用python實現梯度下降算法(上)_.mp4
┣━5-1 空間方程基礎知識_.mp4
┣━5-5 全微分_.mp4
┣━5-8 利用python實現梯度下降算法(下)_.mp4
┣━5-4 求多元函數極值_.mp4
┣━5-2 二元函數極限的定義_.mp4
┣━第12章 課程總結
┣━12-1 課程總結_.mp4
┣━第2章 【高數基礎】集合、映射與函數
┣━2-7 函數應用舉例_.mp4
┣━2-2 映射的概念_.mp4
┣━2-6 方程與函數_.mp4
┣━2-5 常見函數歸納_.mp4
┣━2-4 函數的幾個特性_.mp4
┣━2-1 集合的概念_.mp4
┣━2-3 函數的概念_.mp4
┣━第10章 極大似然估計
┣━10-3 例題講解_.mp4
┣━10-1 生活中的極大似然估計_.mp4
┣━10-2 連續型随機變量對應的極大似然估計_.mp4
┣━第7章 微分方程
┣━7-2 求幾種特定形式的微分方程的通解_.mp4
┣━7-3 利用python求微分方程的通解_.mp4
┣━7-5 利用python實現歐拉法_.mp4
┣━7-4 微分方程的數值解-歐拉法_.mp4
┣━7-6 微分方程的數值解–龍格-庫塔法_.mp4
┣━7-1 微分方程的意義_.mp4
┣━7-7 利用python實現龍格-庫塔法_.mp4
┣━第3章 極限及應用
┣━3-5 兩個重要極限_ (2).mp4
┣━3-3 無窮小量_ (2).mp4
┣━3-6 函數連續性_ (2).mp4
┣━3-2 極限的定義_ (2).mp4
┣━3-1 極限産生的背景_ (2).mp4
┣━3-4 極限運算法則_ (2).mp4
┣━第4章 一元函數的導數與微分
┣━4-11 泰勒展式的收斂域_.mp4
┣━4-5 函數單調性與極值_.mp4
┣━4-12 牛頓叠代法解方程_.mp4
┣━4-7 洛必達法則_.mp4
┣━4-3 求導公式_.mp4
┣━4-8 微分的定義_.mp4
┣━4-2 理解導數的定義_.mp4
┣━4-10 泰勒公式定義_.mp4
┣━4-6 凹凸性與拐點_.mp4
┣━4-9 微分應用-近似計算_.mp4
┣━4-4 微分中值定理_.mp4
┣━4-1 微積分誕生的背景_.mp4
┣━第6章 積分定律
┣━6-3 牛頓-萊布尼茨公式_ (2).mp4
┣━6-1 不定積分_ (2).mp4
┣━6-4 定積分應用-求平面曲線的弧長_ (2).mp4
┣━6-2 定積分的定義_ (2).mp4
┣━課程資料
┣━代碼資料.zip
┣━第1章 課程介紹
┣━1-1 課程導學_.mp4
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