2025-深入AI大模型必修数学体系 - 夸搜搜-夸克云网盘搜索,夸克网盘资源搜索,免费好用的夸克云网盘搜索引擎！

• file:LICENSE
• file:README.md
• file:14-1-6 pytorch和它的自动微分工具：autograd_ev.mp4
• file:14-1-3 自动微分之后向传导_ev.mp4
• file:14-1-4 代码实现softmax + 交叉熵的自动微分_ev.mp4
• file:3-1-9 特征分解的练习-4_ev.mp4
• file:22_练习.ipynb
• file:energy_data.csv
• file:11_常用的数据处理方法.ipynb
• file:country_language.csv
• file:seeds_dataset.txt
• file:palomino_horse.png
• file:wine_classification.csv
• file:19_实现一个分类神经网络.ipynb
• file:33_大语言模型的数学原理.ipynb
• file:shuffled_novel.txt
• file:03_标量向量矩阵张量.ipynb
• file:01_matplotlib.ipynb
• file:16_微积分之导数.ipynb
• folder:2025-深入AI大模型必修数学体系
• folder:【阶段4：微积分实战和进阶】第14周 神经网络自动微分
• folder:【阶段1：线性代数：批量数据规律的研究】第3周 特征分解
• folder:math_in_ai_for_programmer
• folder:【阶段2：线性代数实战】第6周 Numpy快速上手，用Python实现矩阵
• folder:【阶段6：综合实战、总结】第20周 LLM大语言模型的实现：深入大语言模型的核心数学原理
• folder:【阶段4：微积分实战和进阶】第15周 偏导数与模型优化与支持向量机SVM
• folder:【阶段3：微积分：研究数据变化的规律与模型优化】第8周 微积分入门，微积分核心基础
• folder:【阶段5：概率论：应对现实世界中不确定性、神经网络的理论基础】第17周 连续概率分布与概率密度估计
• folder:【阶段2：线性代数实战】第7周 数据处理方法与矩阵与图形变换
• folder:14-1 第1章 神经网络自动微分
• folder:3-1 第1章 特征分解
• folder:week14
• folder:6-2 第2章 用Python实现矩阵
• folder:6-1 第1章 Numpy学习入门
• folder:20-2 第2章 数学面试题讲解
• folder:20-1 第1章 LLM大语言模型的实现和背后的数学原理
• folder:15-3 第3章 支持向量机SVM
• folder:17-4 第4章 概率密度估计-习题解析
• folder:1-1 第1章 线性代数入门：由来、与人工智能的关系
• folder:1-2 第2章 线性代数核心概念-走进矩阵
• folder:12-1 第1章 ROC曲线与分类性能评估
• folder:13-2 第2章 神经网络梯度问题-习题讲解与强化练习
• folder:11-1 第1章 用微积分知识实现一个神经网络
• folder:18-4 第4章 练习：贝叶斯概率
• folder:slides