1.高数对编程的重要性.mp4
2.集合的概念.mp4
3.映射的概念.mp4
4.函数的概念.mp4
5.函数的几个特性.mp4
6.常见函数归纳.mp4
7.方程与函数.mp4
8.函数应用举例.mp4
9.极限产生的背景.mp4
10.极限的定义.mp4
11.无穷小量.mp4
12.极限运算法则.mp4
13.两个重要极限.mp4
14.函数连续性.mp4
15.微积分诞生的背景.mp4
16.理解导数的定义.mp4
17.求导公式.mp4
18.微分中值定理.mp4
19.函数单调性与极值.mp4
20.凹凸性与拐点.mp4
21.洛必达法则.mp4
22.微分的定义.mp4
23.微分应用-近似计算.mp4
24.泰勒公式定义.mp4
25.泰勒展式的收敛域.mp4
26.牛顿迭代法解方程.mp4
27.空间方程基础知识.mp4
28.二元函数极限的定义.mp4
29.偏导数-.mp4
30.求多元函数极值.mp4
31.全微分.mp4
32.方向导数与梯度下降算法.mp4
33.利用python实现梯度下降算法(上).mp4
34.利用python实现梯度下降算法(下).mp4
35.不定积分.mp4
36.定积分的定义.mp4
37.牛顿-莱布尼茨公式.mp4
38.定积分应用-求平面曲线的弧长.mp4
39.微分方程的意义.mp4
40.求几种特定形式的微分方程的通解.mp4
41.利用python求微分方程的通解.mp4
42.微分方程的数值解-欧拉法.mp4
43.利用python实现欧拉法.mp4
44.微分方程的数值解--龙格-库塔法.mp4
45.利用python实现龙格-库塔法.mp4
46.传染病的微分方程模型(上).mp4
47.传染病的微分方程模型(下).mp4
48.利用python实现求微分方程组的数值解.mp4
49.最小二乘法.mp4
50.使用线性代数实现最小二乘法(上).mp4
51.使用线性代数实现最小二乘法(下).mp4
52.线性回归的假设与检验.mp4
53.利用SPSS实现线性回归.mp4
54.生活中的极大似然估计.mp4
55.连续型随机变量对应的极大似然估计.mp4
56.例题讲解.mp4
57.傅里叶变换的意义.mp4
58.补充知识.mp4
59.傅里叶级数.mp4
60.傅里叶变换.mp461.结束语
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