人工智能数学基础专栏目录

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本专栏为人工智能数学基础，相关内容介绍人工智能相关的数学知识，在老猿学习过程中，会将一些知识的基础知识都在本专栏内体现，尽量做到本专栏涉及知识点的内容闭环。

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本专栏包含如下内容：

一、数学基础知识

人工智能数学基础1：三角函数的定义、公式及固定角三角函数值
人工智能数学基础2：指数、方根及对数运算公式
人工智能数学基础3：部分数学符号以及自然数、整数、有理数和实数的势
人工智能数学基础4：离差、平均差、方差、标准差、协方差、皮尔森相关系数
人工智能数学基础5：单调有界定理
人工智能数学基础6：极限、极限运算、ε-δ语言、ε-N语言、级数和函数连续性
人工智能数学基础7：无穷大和无穷小的大小比较以及斯特林公式
人工智能数学基础6：两个重要极限及夹逼定理
人工智能数学基础9：集合相关概念
人工智能数学基础10：域、函数及相关概念
人工智能数学基础11：集合、函数及相关概念补充
人工智能数学基础12：数列和函数的极限

二、线性代数

人工智能数学基础-线性代数1：向量的定义及向量加减法
人工智能数学基础-线性代数2：向量的点积、內积、数量积和外积
人工智能数学基础-线性代数3：线性空间、线性相关及基
人工智能数学基础-线性代数4：矩阵及矩阵运算
人工智能数学基础-线性代数5：行列式求解线性方程组

三、导数、微分与积分

人工智能数学基础–导数1：基础概念及运算
y=x^sinx（y=x的sinx次方）为什么不能用复合函数直接求导数？
人工智能数学基础–导数2：高阶导数及莱布尼茨（Leibniz）公式
为什么函数y=f(x)的导数dy/dx可以适用分数运算呢?
人工智能数学基础–导数3：隐函数求导、对数求导法、参数方程求导法
人工智能数学基础：无理数e的由来以及对数、指数函数的求导
人工智能数学基础–微分：定义、运算以及应用
人工智能数学基础：费马引理、罗尔定理、拉格朗日微分中值定理、柯西中值定理
人工智能数学基础：求导神器–罗必塔法则
理解泰勒中值定理1的证明过程的两个影响理解的简单隐含推导
人工智能数学基础：泰勒（Taylor）公式
人工智能数学基础：利用导数判断函数单调性、凹凸性、极值和最值
人工智能数学基础–不定积分1：概念与性质
人工智能数学基础–不定积分2：利用换元法求不定积分
人工智能数学基础—不定积分3：分部积分法
人工智能数学基础—不定积分4：有理函数求积分的方法
人工智能数学基础—不定积分5：常用不定积分表
一元函数中的导数、微分和不定积分的关系
人工智能数学基础—定积分1：定积分的概念以及近似计算
人工智能数学基础—定积分2：定积分的性质
人工智能数学基础—定积分3：微积分基本公式（牛顿-莱布尼茨公式）
人工智能数学基础—定积分4：使用换元法计算定积分
人工智能数学基础—定积分5：使用分部积分法计算定积分
人工智能数学基础—定积分6：无穷限函数的反常积分计算
人工智能数学基础—定积分7：无界函数的反常积分计算
人工智能数学基础—定积分8：无穷限反常积分审敛法
人工智能数学基础—定积分9：无界函数反常积分审敛法以及无界函数Γ函数介绍

四、概率统计

人工智能数学基础–概率与统计1：随机试验、样本空间、事件、概率公理定理以及条件概率和贝叶斯法则
人工智能数学基础–概率与统计2：排列组合的表示方法、二项式系数及斯特林近似
人工智能数学基础–概率与统计3：随机变量与概率分布

人工智能数学基础：两个存在映射关系的随机变量的概率密度函数关系研究
人工智能数学基础–概率与统计4：联合分布与边缘分布

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