| 1.高数对编程的重要性.mp4 2.集合的概念.mp4 3.映射的概念.mp4 4.函数的概念.mp4 5.函数的几个特性.mp4 6.常见函数归纳.mp4 7.方程与函数.mp4 8.函数应用举例.mp4 9.极限产生的背景.mp4 10.极限的定义.mp4 11.无穷小量.mp4 12.极限运算法则.mp4 13.两个重要极限.mp4 14.函数连续性.mp4 15.微积分诞生的背景.mp4 16.理解导数的定义.mp4 17.求导公式.mp4 18.微分中值定理.mp4 19.函数单调性与极值.mp4 20.凹凸性与拐点.mp4 21.洛必达法则.mp4 22.微分的定义.mp4 23.微分应用-近似计算.mp4 24.泰勒公式定义.mp4 25.泰勒展式的收敛域.mp4 26.牛顿迭代法解方程.mp4 27.空间方程基础知识.mp4 28.二元函数极限的定义.mp4 29.偏导数-.mp4 30.求多元函数极值.mp4 31.全微分.mp4 32.方向导数与梯度下降算法.mp4 33.利用python实现梯度下降算法（上）.mp4 34.利用python实现梯度下降算法（下）.mp4 35.不定积分.mp4 36.定积分的定义.mp4 37.牛顿-莱布尼茨公式.mp4 38.定积分应用-求平面曲线的弧长.mp4 39.微分方程的意义.mp4 40.求几种特定形式的微分方程的通解.mp4 41.利用python求微分方程的通解.mp4 42.微分方程的数值解-欧拉法.mp4 43.利用python实现欧拉法.mp4 44.微分方程的数值解--龙格-库塔法.mp4 45.利用python实现龙格-库塔法.mp4 46.传染病的微分方程模型（上）.mp4 47.传染病的微分方程模型（下）.mp4 48.利用python实现求微分方程组的数值解.mp4 49.最小二乘法.mp4 50.使用线性代数实现最小二乘法（上）.mp4 51.使用线性代数实现最小二乘法（下）.mp4 52.线性回归的假设与检验.mp4 53.利用SPSS实现线性回归.mp4 54.生活中的极大似然估计.mp4 55.连续型随机变量对应的极大似然估计.mp4 56.例题讲解.mp4 57.傅里叶变换的意义.mp4 58.补充知识.mp4 59.傅里叶级数.mp4 60.傅里叶变换.mp461.结束语 资料 |
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