┣━mksz427 – 专为程序员设计的高等数学课

┣━第9章 线性回归

┣━9-4 线性回归的假设与检验_ (2).mp4

┣━9-1 最小二乘法_ (2).mp4

┣━9-2 使用线性代数实现最小二乘法（上）_ (2).mp4

┣━9-3 使用线性代数实现最小二乘法（下）_ (2).mp4

┣━9-5 利用SPSS实现线性回归_ (2).mp4

┣━第11章 傅立叶变换

┣━11-4 傅里叶变换_.mp4

┣━11-2 补充知识_.mp4

┣━11-3 傅里叶级数_.mp4

┣━11-1 傅里叶变换的意义_.mp4

┣━第8章 常见微分方程数学建模

┣━8-2 传染病的微分方程模型（下）_.mp4

┣━8-1 传染病的微分方程模型（上）_.mp4

┣━8-3 利用python实现求微分方程组的数值解_.mp4

┣━第5章 多元函数的导数与微分

┣━5-6 方向导数与梯度下降算法_.mp4

┣━5-3 偏导数-_.mp4

┣━5-7 利用python实现梯度下降算法（上）_.mp4

┣━5-1 空间方程基础知识_.mp4

┣━5-5 全微分_.mp4

┣━5-8 利用python实现梯度下降算法（下）_.mp4

┣━5-4 求多元函数极值_.mp4

┣━5-2 二元函数极限的定义_.mp4

┣━第12章 课程总结

┣━12-1 课程总结_.mp4

┣━第2章 【高数基础】集合、映射与函数

┣━2-7 函数应用举例_.mp4

┣━2-2 映射的概念_.mp4

┣━2-6 方程与函数_.mp4

┣━2-5 常见函数归纳_.mp4

┣━2-4 函数的几个特性_.mp4

┣━2-1 集合的概念_.mp4

┣━2-3 函数的概念_.mp4

┣━第10章 极大似然估计

┣━10-3 例题讲解_.mp4

┣━10-1 生活中的极大似然估计_.mp4

┣━10-2 连续型随机变量对应的极大似然估计_.mp4

┣━第7章 微分方程

┣━7-2 求几种特定形式的微分方程的通解_.mp4

┣━7-3 利用python求微分方程的通解_.mp4

┣━7-5 利用python实现欧拉法_.mp4

┣━7-4 微分方程的数值解-欧拉法_.mp4

┣━7-6 微分方程的数值解–龙格-库塔法_.mp4

┣━7-1 微分方程的意义_.mp4

┣━7-7 利用python实现龙格-库塔法_.mp4

┣━第3章 极限及应用

┣━3-5 两个重要极限_ (2).mp4

┣━3-3 无穷小量_ (2).mp4

┣━3-6 函数连续性_ (2).mp4

┣━3-2 极限的定义_ (2).mp4

┣━3-1 极限产生的背景_ (2).mp4

┣━3-4 极限运算法则_ (2).mp4

┣━第4章 一元函数的导数与微分

┣━4-11 泰勒展式的收敛域_.mp4

┣━4-5 函数单调性与极值_.mp4

┣━4-12 牛顿迭代法解方程_.mp4

┣━4-7 洛必达法则_.mp4

┣━4-3 求导公式_.mp4

┣━4-8 微分的定义_.mp4

┣━4-2 理解导数的定义_.mp4

┣━4-10 泰勒公式定义_.mp4

┣━4-6 凹凸性与拐点_.mp4

┣━4-9 微分应用-近似计算_.mp4

┣━4-4 微分中值定理_.mp4

┣━4-1 微积分诞生的背景_.mp4

┣━第6章 积分定律

┣━6-3 牛顿-莱布尼茨公式_ (2).mp4

┣━6-1 不定积分_ (2).mp4

┣━6-4 定积分应用-求平面曲线的弧长_ (2).mp4

┣━6-2 定积分的定义_ (2).mp4

┣━课程资料

┣━代码资料.zip

┣━第1章 课程介绍

┣━1-1 课程导学_.mp4