打字猴:1.700503554e+09
1700503554
7.1.7.3 8.7.3 小结 [
:1700506321
]
1700503555
7.1.8 8.8 概率与分布 [
:1700506329
]
1700503556
7.1.8.1 8.8.1 数学期望 [
:1700506373
]
1700503557
7.1.8.2 8.8.2 正态分布 [
:1700506390
]
1700503558
7.1.8.3 8.8.3 其他分布 [
:1700506432
]
1700503559
7.1.9 8.9 统计学与大数据 [
:1700506494
]
1700503560
7.2 第9章 信息论 [
:1700506530
]
1700503561
7.2.1 9.1 模拟信号 [
:1700506540
]
1700503562
7.2.2 9.2 信息量与信息熵 [
:1700506573
]
1700503563
7.2.3 9.3 香农公式 [
:1700506604
]
1700503564
7.2.4 9.4 数字信号 [
:1700506628
]
1700503565
7.2.5 9.5 编码与压缩 [
:1700506658
]
1700503566
7.2.5.1 9.5.1 无损压缩 [
:1700506697
]
1700503567
7.2.5.2 9.5.2 有损压缩 [
:1700506761
]
1700503568
7.2.6 9.6 本章小结 [
:1700506936
]
1700503569
7.3 第10章 混沌论 [
:1700506967
]
1700503570
7.3.1 10.1 洛伦兹在想什么 [
:1700506987
]
1700503571
7.3.2 10.2 罗伯特·梅的养鱼计划 [
:1700507013
]
1700503572
7.3.3 10.3 有限的大脑,无限的维 [
:1700507053
]
1700503573
7.3.4 10.4 “谋杀上帝”的拉普拉斯 [
:1700507133
]
1700503574
7.3.5 10.5 庞加莱“不是省油的灯” [
:1700507158
]
1700503575
7.3.6 10.6 未知居然还能做预测 [
:1700507224
]
1700503576
7.3.7 10.7 本章小结 [
:1700507238
]
1700503577
7.4 第11章 算法学 [
:1700507291
]
1700503578
7.4.1 11.1 离散的世界 [
:1700507310
]
1700503579
7.4.2 11.2 成本的度量 [
:1700507351
]
1700503580
7.4.3 11.3 穷举法——暴力破解 [
:1700507398
]
1700503581
7.4.4 11.4 分治法——化繁为简 [
:1700507500
]
1700503582
7.4.5 11.5 回溯法——能省则省 [
:1700507550
]
1700503583
7.4.6 11.6 贪心法——局部最优 [
:1700507581
]
1700503584
7.4.7 11.7 迭代法——步步逼近 [
:1700507604
]
1700503585
7.4.7.1 11.7.1 牛顿法 [
:1700507621
]
1700503586
7.4.7.2 11.7.2 梯度下降法 [
:1700507686
]
1700503587
7.4.7.3 11.7.3 遗传算法 [
:1700507711
]
1700503588
7.4.8 11.8 机器学习——自动归纳 [
:1700507788
]
1700503589
7.4.8.1 11.8.1 非监督学习 [
:1700507799
]
1700503590
7.4.8.2 11.8.2 监督学习 [
:1700507856
]
1700503591
7.4.8.3 11.8.3 强化学习 [
:1700508282
]
1700503592
7.4.9 11.9 神经网络——深度学习 [
:1700508329
]
1700503593
7.4.9.1 11.9.1 神经元 [
:1700508334
]
1700503594
7.4.9.2 11.9.2 BP神经网络 [
:1700508399
]
1700503595
7.4.9.3 11.9.3 损失函数 [
:1700508416
]
1700503596
7.4.9.4 11.9.4 非线性分类 [
:1700508477
]
1700503597
7.4.9.5 11.9.5 激励函数 [
:1700508565
]
1700503598
7.4.9.6 11.9.6 卷积神经网络 [
:1700508622
]
1700503599
7.4.9.7 11.9.7 循环神经网络 [
:1700508690
]
1700503600
7.4.9.8 11.9.8 小结 [
:1700508758
]
1700503601
7.4.10 11.10 本章小结 [
:1700508768
]
1700503602
8 实践篇 [
:1700508794
]
1700503603
8.1 第12章 数据采集 [
:1700508802
]
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