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。
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。
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算法与数据结构
波波老师5年集大成之作，算法与数据结构系统学习，考试、面试、竞赛通用
【第1周】线性查找法
【第2周】排序基础
【第3周】数据结构基础：动态数组，栈和队列
【第4周】动态数据结构基础：链表
【第5周】归并排序法
【第6周】快速排序法
【第7周】二分查找法
【第8周】二分搜索树
【第9周】堆，优先队列和堆排序
【第10周】冒泡排序，希尔排序和排序算法大总结
【第11周】线段树，Trie 和并查集
【第12周】AVL 树和红黑树
【第13周】哈希表和 SQRT 分解
【第14周】非比较排序
【第15周】模式匹配
【第16周】随机算法，外存算法和更多
