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【思维提升】程序员的高数入门课

简介：程序员读懂代码、调试程序的前提是深入理解算法原理，而算法原理则是建立在高等数学、概率论、数值分析、矩阵理论等课程之上，其中以高等数学为基础中的基础。本课程将带您由渐入深地进入高数的世界，在深入理解函数、极限、导数等概念基础上，为您详细剖析机器学习中的核心算法之一梯度下降算法，并通过python实现，让您真正掌握算法背后的数学逻辑。

第1章课程介绍【欢迎学习，有任何学习问题请在问答区进行问答】

本课程内容从函数定义及常用函数开始、再到一元函数导数与微分、二元函数偏导数与微分、方向导数，最后是梯度下降算法及其python实现。

视频： 1-1 课程介绍 (07:45)

第2章函数【高数的基础，请认真听】

本章主要讲解函数定义、定义域、值域、函数性质：单调性、奇偶性、周期性，常用函数：一次函数、二次函数、三角函数、函数平移与伸缩变换、指数函数、对数函数，机器学习常用函数：sigmoid函数、tanh双曲正切函数、ReLU线性整流函数、softmax分类函数以及函数应用：等额本息、等额本金两种还款方式。

第3章导数与微分【高数的重点知识】

本章主要讲解一元函数极限、一元函数连续性的判定、一元函数导数、导数与函数单调性、一元函数微分以及二元函数极限、二元函数连续性的判定、二元函数偏导数及意义以及二元函数微分、方向导数及意义。

第4章【实战】梯度下降【机器学习常用的优化方法之一】

本章主要讲解一元函数极致迭代搜索方法、梯度下降算法原理梯度下降算法迭代过程、梯度下降算法的局限性、最终用Python实现梯度下降算法。

第5章课程总结【谢谢大家，祝大家学习愉快】

本章主要回顾本课程脉络，强调重要知识点。

视频： 5-1 课程总结 (03:41)

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课程须知: 课程理论讲解内容由浅入深、最终又深入浅出，自成体系，真正适合零基础学员。程序实现采用最易懂的python实现，即使没有基础，也可跟着老师实现算法。

老师告诉你能学到什么？: 1.无门槛快速入门高数基础知识 2.逻辑清晰、架构完整的课程体系 3.数学概念结合编程实例掌握算法代码的实现过程 4.案例生活化，轻松理解抽象知识点 5.拥有利用数学建模解决实际问题的能力

【思维提升】程序员的高数入门课

第1章 课程介绍【欢迎学习，有任何学习问题请在问答区进行问答】

第2章 函数【高数的基础，请认真听】

第3章 导数与微分【高数的重点知识】

第4章 【实战】梯度下降【 机器学习常用的优化方法之一】

第5章 课程总结【谢谢大家，祝大家学习愉快】

第1章课程介绍【欢迎学习，有任何学习问题请在问答区进行问答】

第2章函数【高数的基础，请认真听】

第3章导数与微分【高数的重点知识】

第4章【实战】梯度下降【机器学习常用的优化方法之一】

第5章课程总结【谢谢大家，祝大家学习愉快】