┣━mksz427 – 专为程序员设计的高等数学课
┣━第9章 线性回归
┣━9-4 线性回归的假设与检验_ (2).mp4
┣━9-1 最小二乘法_ (2).mp4
┣━9-2 使用线性代数实现最小二乘法(上)_ (2).mp4
┣━9-3 使用线性代数实现最小二乘法(下)_ (2).mp4
┣━9-5 利用SPSS实现线性回归_ (2).mp4
┣━第11章 傅立叶变换
┣━11-4 傅里叶变换_.mp4
┣━11-2 补充知识_.mp4
┣━11-3 傅里叶级数_.mp4
┣━11-1 傅里叶变换的意义_.mp4
┣━第8章 常见微分方程数学建模
┣━8-2 传染病的微分方程模型(下)_.mp4
┣━8-1 传染病的微分方程模型(上)_.mp4
┣━8-3 利用python实现求微分方程组的数值解_.mp4
┣━第5章 多元函数的导数与微分
┣━5-6 方向导数与梯度下降算法_.mp4
┣━5-3 偏导数-_.mp4
┣━5-7 利用python实现梯度下降算法(上)_.mp4
┣━5-1 空间方程基础知识_.mp4
┣━5-5 全微分_.mp4
┣━5-8 利用python实现梯度下降算法(下)_.mp4
┣━5-4 求多元函数极值_.mp4
┣━5-2 二元函数极限的定义_.mp4
┣━第12章 课程总结
┣━12-1 课程总结_.mp4
┣━第2章 【高数基础】集合、映射与函数
┣━2-7 函数应用举例_.mp4
┣━2-2 映射的概念_.mp4
┣━2-6 方程与函数_.mp4
┣━2-5 常见函数归纳_.mp4
┣━2-4 函数的几个特性_.mp4
┣━2-1 集合的概念_.mp4
┣━2-3 函数的概念_.mp4
┣━第10章 极大似然估计
┣━10-3 例题讲解_.mp4
┣━10-1 生活中的极大似然估计_.mp4
┣━10-2 连续型随机变量对应的极大似然估计_.mp4
┣━第7章 微分方程
┣━7-2 求几种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实现欧拉法_.mp4
┣━7-4 微分方程的数值解-欧拉法_.mp4
┣━7-6 微分方程的数值解–龙格-库塔法_.mp4
┣━7-1 微分方程的意义_.mp4
┣━7-7 利用python实现龙格-库塔法_.mp4
┣━第3章 极限及应用
┣━3-5 两个重要极限_ (2).mp4
┣━3-3 无穷小量_ (2).mp4
┣━3-6 函数连续性_ (2).mp4
┣━3-2 极限的定义_ (2).mp4
┣━3-1 极限产生的背景_ (2).mp4
┣━3-4 极限运算法则_ (2).mp4
┣━第4章 一元函数的导数与微分
┣━4-11 泰勒展式的收敛域_.mp4
┣━4-5 函数单调性与极值_.mp4
┣━4-12 牛顿迭代法解方程_.mp4
┣━4-7 洛必达法则_.mp4
┣━4-3 求导公式_.mp4
┣━4-8 微分的定义_.mp4
┣━4-2 理解导数的定义_.mp4
┣━4-10 泰勒公式定义_.mp4
┣━4-6 凹凸性与拐点_.mp4
┣━4-9 微分应用-近似计算_.mp4
┣━4-4 微分中值定理_.mp4
┣━4-1 微积分诞生的背景_.mp4
┣━第6章 积分定律
┣━6-3 牛顿-莱布尼茨公式_ (2).mp4
┣━6-1 不定积分_ (2).mp4
┣━6-4 定积分应用-求平面曲线的弧长_ (2).mp4
┣━6-2 定积分的定义_ (2).mp4
┣━课程资料
┣━代码资料.zip
┣━第1章 课程介绍
┣━1-1 课程导学_.mp4
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