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【No476】小象学院数学人工智能基础
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  |-- 9.9.3.7非参检验.ts
  |-- 8.8.3.5-3.6p值及拟合优度检验.ts
  |-- 7.7.3.2-3.4似然比检验.ts
  |-- 65.69.图论与网络模型（下）.ts
  |-- 64.68.图论与网络模型（上）.ts
  |-- 63.66.9线性回归的推广.ts
  |-- 62.65.8.3偏最小二乘回归.ts
  |-- 61.64.8.2有偏估计.ts
  |-- 60.63.8.1稳健估计.ts
  |-- 6.6.3.1假设检验问题的提出.ts
  |-- 59.62.7.9-7.11所有可能的回归及LASSO和LARS.ts
  |-- 58.61.7.8变量选择的准则.ts
  |-- 57.60.7.7逐步回归.ts
  |-- 56.59.7.4-7.6变量选择.ts
  |-- 55.58.7.1-7.3共线性.ts
  |-- 54.57.6.5 6.6尺度不变性.ts
  |-- 53.56.6.4比较回归直线.ts
  |-- 52.55.6.1-6.3多项式回归及虚拟变量.ts
  |-- 51.54.5.5 5.6自变量变换及正态性检验.ts
  |-- 50.53.5.3 5.4非线性及响应变量变换.ts
  |-- 5.5.2.4分布函数与密度函数的估计.ts
  |-- 49.52.5.1 5.2散点图及非常数方差.ts
  |-- 48.51.4.3案例的影响.ts
  |-- 47.50.4.2异常值.ts
  |-- 46.49.4.1残差.ts
  |-- 45.48.3下结论.ts
  |-- 44.47.2.3 2.4 2.5多元方差分析及附加变量图】.ts
  |-- 43.46.2.1 2.2多元回归的矩阵表示.ts
  |-- 42.45.1.6-1.8测定系数置信区间及残差.ts
  |-- 41.44.1.1建立简单线性模型.ts
  |-- 40.43.1.1建立简单线性模型.ts
  |-- 4.4.2.3置信区间.ts
  |-- 39.42.1.4 1.5最小二乘性质及方差分析.ts
  |-- 38.41.1.1建立简单线性模型.ts
  |-- 37.39.7.5因子得分.ts
  |-- 36.38.7.4方差最大的正交旋转.ts
  |-- 35.37.7.3参数估计方法.ts
  |-- 34.36.7.1 7.2引言及正交因子模型.ts
  |-- 33.35.6.3主成分分析的应用.ts
  |-- 32.34.6.2样本的主成分.ts
  |-- 31.33.6.1总体的主成分.ts
  |-- 30.32.5.4系统聚类法的性质.ts
  |-- 3.3.2.2估计的优良性标准.zip
  |-- 29.31.5.3系统聚类法.ts
  |-- 28.30.5.1 5.2 聚类分析的方法及距离与相似系数.ts
  |-- 27.29.4.3 4.4Fisher判别法及判别效果的检验.ts
  |-- 26.28.4.2贝叶斯及广义平方距离.ts
  |-- 25.27.4.1距离判别.ts
  |-- 24.26.3.5 3.6独立性及正态性检验.ts
  |-- 23.25.3.4协方差阵的检验.ts
  |-- 22.24.3.3多总体均值向量的检验.ts
  |-- 21.23.3.2单总体均值向量的检验及置信域.ts
  |-- 20.22.3.1.3 3.1.4霍特林分布和维尔克斯分布.ts
  |-- 2.2.2.1参数估计的方法.mp4
  |-- 19.21.3.1.2威沙特分布.ts
  |-- 18.20.3.1.1正态变量的二次型.ts
  |-- 17.19.2.3 2.4条件分布及参数估计.ts
  |-- 16.18.2.1 2.2多元正态分布的定义与性质.ts
  |-- 15.17.1绪论.ts
  |-- 14.15.4试验设计.ts
  |-- 13.14.3简单随机抽样.ts
  |-- 12.13.2.3误差与精度的表示方法.ts
  |-- 11.12.2.1 2.2总体与样本 抽样方法简介.ts
  |-- 10.11.1抽样调查的意义与基本作用.ts
  |-- 1.1.1数理统计学的基本知识.mp4
|-- 小象数学基础
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  |-- 93.114.18，对偶问题（二）.ts
  |-- 92.113.18，对偶问题（一）.ts
  |-- 91.112.17，凸优化问题.ts
  |-- 90.111.16，若干知识点补充（二）.ts
  |-- 9.11.第五节 聚点原理.ts
  |-- 89.110.16，若干知识点补充（一）.ts
  |-- 88.105.2.1 无约束优化.ts
  |-- 87.104.1.5 拟牛顿法.ts
  |-- 86.103.1.4 共轭梯度法.ts
  |-- 85.102.1.3 最速下降法和牛顿法.ts
  |-- 84.101.1.2 步长.ts
  |-- 83.100.1.1 线搜索.ts
  |-- 82.97.7.3 SVD分解.ts
  |-- 81.96.7.2 Cholesky分解.ts
  |-- 80.95.7.1 LU分解.ts
  |-- 8.10.第四节 无穷小量，无穷大量和一组重要的阶的比较关系.ts
  |-- 79.94.6.1 二次型与正定矩阵.ts
  |-- 78.93.5.2 实对称矩阵对角化.ts
  |-- 77.92.5.1 矩阵对角化与特征值特征向量.ts
  |-- 76.91.4.5 正交矩阵.ts
  |-- 75.90.4.4 矩阵的逆.ts
  |-- 74.89.4.3 矩阵乘积的秩与行列式.ts
  |-- 73.88.4.2 特殊矩阵.ts
  |-- 72.87.4.1 矩阵的乘法.ts
  |-- 71.86.3.7 基与维数.ts
  |-- 70.85.3.6 非齐次线性方程组解集结构.ts
  |-- 7.9.第三节 重要极限.ts
  |-- 69.84.3.5 齐次线性方程组的解集结构.ts
  |-- 68.83.3.4 矩阵的秩与线性方程组有解的充要条件.ts
  |-- 67.82.3.3 向量组的秩.ts
  |-- 66.81.3.2 线性相关与线性无关.ts
  |-- 65.80.3.1 线性空间.ts
  |-- 64.79.2.2 齐次线性方程组与Cramer法则.ts
  |-- 63.78.2.1 线性方程组初步与高斯消元法.ts
  |-- 62.77.1.4 行列式按k行展开.ts
  |-- 61.76.1.3 行列式的性质.ts
  |-- 60.75.1.2 行列式的定义与特殊矩阵的行列式.ts
  |-- 6.8.第二节 序列极限的性质与夹逼定理.ts
  |-- 59.74.1.1 矩阵基础知识.ts
  |-- 58.71.9.14 多元函数的极值.ts
  |-- 57.70.9.13 隐函数存在定理与逆映射存在定理.ts
  |-- 56.69.9.12 多元函数的泰勒公式.ts
  |-- 55.68.9.11 一阶全微分形式的不变性与高阶微分.ts
  |-- 54.67.9.10 链式法则.ts
  |-- 53.66.9.9 方向导数与梯度.ts
  |-- 52.65.9.8 全微分.ts
  |-- 51.64.9.7 高阶偏导数.ts
  |-- 50.63.9.6 一阶偏导数.ts
  |-- 5.7.第一节 序列极限的定义.ts
  |-- 49.62.9.5 多元连续函数.ts
  |-- 48.61.9.4 多元函数的极限.ts
  |-- 47.60.9.3 多元函数的定义.ts
  |-- 46.59.9.2 点列极限，开集与闭集.ts
  |-- 45.58.9.1 欧式空间.ts
  |-- 44.56.第十节 极坐标下图形的面积（数学系常用表白曲线）.ts
  |-- 43.55.第九节 旋转体侧面积.ts
  |-- 42.54.第八节 旋转体体积.ts
  |-- 41.53.第七节 曲线求长与不可求长曲线（海岸线居然算不出长度？）.ts
  |-- 40.52.第六节 奇偶函数与周期函数的定积分.ts
  |-- 4.5.第四节 函数及特殊函数.ts
  |-- 39.51.第五节 定积分的换元法.ts
  |-- 38.50.第四节 微积分基本定理之“高斯教你如何优雅地装逼”.ts
  |-- 37.49.第三节 变上限定积分.ts
  |-- 36.48.第二节 定积分的性质与积分中值定理.ts
  |-- 35.47.第一节 定积分的概念.ts
  |-- 34.44.第六节：三角替换.ts
  |-- 33.43.第五节：有理式积分.ts
  |-- 32.42.第四节：分部积分法.ts
  |-- 31.41.第三节：第二换元法.ts
  |-- 30.40.第二节：第一换元法.ts
  |-- 3.4.第三节 常用不等式与映射.zip
  |-- 29.39.第一节：不定积分的定义.ts
  |-- 28.37.第八节 无卵用的渐近线与函数作图.ts
  |-- 27.36.第七节 函数凹凸性.ts
  |-- 26.35.第六节 极值问题与导数.ts
  |-- 25.34.第五节 泰勒公式的余项估计.ts
  |-- 24.33.第四节 利用泰勒展开唯一性定理计算泰勒展开.ts
  |-- 23.32.第三节 泰勒公式与泰勒的克妻属性.ts
  |-- 22.31.第二节 柯西空降科学院遭排挤.ts
  |-- 21.30.第一节 罗尔中值定理与拉格朗日中值定理.ts
  |-- 20.28.第三节 高阶微分.ts
  |-- 2.3.第二节 逼疯康托的实数集理论.ts
  |-- 19.27.第二节 高阶导数.ts
  |-- 18.26.第一节 一阶微分.ts
  |-- 17.23.第五节 不定式求导之“洛必达与伯努利的师生情”.ts
  |-- 16.22.第四节 复合函数，隐函数，参数式求导.ts
  |-- 15.21.第三节 函数四则运算的导数与反函数求导法则.ts
  |-- 14.20.第二节 定义法求导.ts
  |-- 13.19.第一节 导数的概念（那些年，扛起牛顿的胡克）.ts
  |-- 12.16.第三节 连续函数.ts
  |-- 11.15.第二节 重要极限与等价无穷小.ts
  |-- 10.14.第一节 函数极限及其性质.ts
  |-- 1.2.第一节： 概论和集合的定义.mp4
|-- 小象概率基础
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  |-- 9.11.7，统计独立性（二）.ts
  |-- 8.10.7，统计独立性（一）.ts
  |-- 7.9.6，贝叶斯公式.ts
  |-- 6.8.5，条件概率.ts
  |-- 5.5.4，概率论公理化体系.ts
  |-- 42.54.30，MCMC.ts
  |-- 41.53.29，随机模拟的应用.ts
  |-- 40.52.28，随机模拟基础.ts
  |-- 4.4.3.2，几何概型.ts
  |-- 39.49.27，高斯过程（二）.ts
  |-- 38.48.27，高斯过程（一）.ts
  |-- 37.47.26，马尔科夫过程】.ts
  |-- 36.46.25，随机过程基础.ts
  |-- 35.43.24，中心极限定理.ts
  |-- 34.42.23，大数定律.ts
  |-- 33.41.22，极限定理基础（二）.ts
  |-- 32.40.22，极限定理基础（一）.ts
  |-- 31.37.21，特征函数.ts
  |-- 30.36.20，熵与不确定性（二）.ts
  |-- 3.3.3.1，古典概型.zip
  |-- 29.35.20，熵与不确定性（一）_.ts
  |-- 28.34.19，条件期望及预测.ts
  |-- 27.33.18，协方差和相关系数（二）.ts
  |-- 26.32.18，协方差与相关系数（一）.ts
  |-- 25.31.17，期望与方差（三）.ts
  |-- 24.30.17，期望与方差（二）.ts
  |-- 23.29.17，期望与方差（一）.ts
  |-- 22.26.16，次序统计量.ts
  |-- 21.25.15，共轭分布（二）.ts
  |-- 20.24.15，共轭分布（一）.ts
  |-- 2.2.2，事件及其运算.mp4
  |-- 19.23.14，随机变量的函数及其分布（二）.ts
  |-- 18.22.14，随机变量的函数及其分布（一）.ts
  |-- 17.21.13，随机变量的独立性（二）.ts
  |-- 16.20.13,随机变量的独立性（一）.ts
  |-- 15.19.12,随机变量的条件分布.ts
  |-- 14.18.11，随机向量的联合分布和边际分布.ts
  |-- 13.17.10，连续性随机变量（二）.ts
  |-- 12.16.10，连续型随机变量（一）.ts
  |-- 11.15.9，离散型随机变量.ts
  |-- 10.14.8，随机变量及其分布函数.ts
  |-- 1.1.1，概率导论.mp4