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【百战程序员】Python全栈工程师 889.7MB

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1、Python入门 257 B

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12、Python_Django3框架 257 B

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17、数据分析-数学知识 889.7MB

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81：配对t检验_ev.mp4 12.5MB

9：推导激活函数的导函数_ev.mp4 23.0MB

85：方差分析的核心_ev.mp4 14.7MB

84：z检验, t检验, 卡方检验, F检验的前提条件_ev.mp4 21.4MB

78：两个独立样本的Z检验_ev.mp4 13.8MB

86：单因素方差分析的前提条件_ev.mp4 9.7MB

88：多重比较_ev.mp4 8.6MB

79：两个独立样本的t检验(方差未知且相等)_ev.mp4 12.6MB

8：复合函数求导法则_ev.mp4 11.6MB

82：卡方检验_ev.mp4 11.3MB

87：单因素方差分析_ev.mp4 27.6MB

80：两个独立样本的t检验(方差未知且不等)_ev.mp4 15.4MB

7：导数求解的四则运算法则_ev.mp4 18.6MB

83：F检验_ev.mp4 7.6MB

72：两正态总体均值差的置信区间(方差不等且未知)_ev.mp4 15.1MB

76：单样本Z检验_ev.mp4 21.0MB

75：假设检测的步骤_ev.mp4 12.9MB

74：小概率事件与假设检验基本原理_ev.mp4 20.2MB

73：假设检验介绍_ev.mp4 17.9MB

77：单样本t检验_ev.mp4 12.4MB

6：常见函数的求导公式_ev.mp4 15.5MB

44：最大似然估计思想_ev.mp4 16.4MB

59：等距数值变量的描述_ev.mp4 20.0MB

65：点估计_ev.mp4 17.9MB

68：正态总体均值的置信区间（方差已知）_ev.mp4 11.1MB

64：样本均值与样本方差的分布_ev.mp4 12.2MB

56：数据和变量_ev.mp4 21.5MB

70：正态总体方差的置信区间(总体均值未知)_ev.mp4 8.8MB

48：梯度下降法的推导_ev.mp4 30.7MB

57：描述统计概述_ev.mp4 13.9MB

4：导数的定义_左导数和右导数_ev.mp4 19.8MB

55：导学-统计学介绍_ev.mp4 14.5MB

62：统计量、抽样分布的概念_ev.mp4 12.4MB

46：迭代求解的原因_ev.mp4 12.7MB

47：梯度下降法思路_ev.mp4 19.0MB

61：总体与样本_ev.mp4 15.5MB

51：凸集_ev.mp4 13.8MB

50：坐标下降法_数值优化面临的问题_ev.mp4 16.7MB

52：凸函数_ev.mp4 12.1MB

66：区间估计_ev.mp4 12.4MB

58：分类变量的描述_ev.mp4 17.2MB

49：牛顿法公式推导以及优缺点_ev.mp4 28.4MB

60：等比数值变量的描述_ev.mp4 8.8MB

54：拉格朗日函数_ev.mp4 19.3MB

43：随机向量_独立性_协方差_随机向量的正太分布_ev.mp4 22.5MB

63：三个常用的抽样分布_ev.mp4 17.6MB

67：求置信区间的步骤_ev.mp4 9.5MB

53：凸优化的性质_一般表达形式_ev.mp4 14.5MB

5：导数的几何意义和物理意义_ev.mp4 10.0MB

45：最优化的基本概念_ev.mp4 23.6MB

69：正态总体均值的置信区间(方差未知)_ev.mp4 7.9MB

71：两正态总体均值差的置信区间(两个方差已知)_ev.mp4 10.7MB

13：行向量列向量_转置_数乘_加减乘除_ev.mp4 13.9MB

11：导数判断凹凸性_导数用于泰勒展开_ev.mp4 30.9MB

12：向量的意义_n维欧式空间空间_ev.mp4 15.0MB

10：高阶导数_导数判断单调性_导数与极值_ev.mp4 15.0MB