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机器学习 · 微积分 · Prof. Denis Auroux · 加州大学伯克利分校 (UC Berkeley) ·
2020 年 1 月 7 日
【ML课程】多变量微积分（Multivariable Calculus），加州大学伯克利分校| Prof. Denis Auroux
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主题： Multivariable Calculus

课程描述： 本课程涵盖多变量函数的微分、积分和向量演算。这些数学工具和方法广泛应用于物理科学、工程、经济学和计算机图形学中。

主讲介绍： Prof. Denis Auroux，加州大学伯克利分校数学系教授。个人主页：https://math.berkeley.edu/~auroux/

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https://ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-02sc-multivariable-calculus-fall-2010/index.htm
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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与统计推断学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度，所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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