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微积分入门基础知识揭秘_《微积分基础教程》(2024年12月焦点)

内容来源：天哥SEO所属栏目：导读更新日期：2024-12-01

微积分入门基础知识

麻省理工6.036机器学习入门指南今天推荐一门来自麻省理工的6.036课程，名为《Introduction to Machine Learning》。𐟓š 这门课程由四位人工智能和量子研究领域的MIT大佬精心设计，专为零基础的学生提供。只要你具备基础数学背景，如微积分和线性代数，就能轻松入门。𐟎“ 作为MIT的校内课程，它非常注重基础知识的讲解。如果你是技术新手，这门课将为你打下坚实的机器学习基础。𐟑袀𐟎“ 6.036课程不仅设置简洁，难度也循序渐进，非常适合初学者。 ✅ 只需一天时间，你就能入门机器学习 ▶ 课程共14节讲座，每一节都详细讲解了各个知识点 ▶ 每节课的幻灯片多达上百页，每个步骤都解释得非常清楚 ✅ 理论与实践相结合，动手实践是关键 ▶ 这门课不仅涉及理论知识，还提供了需要动手实践的项目，如推文情绪分析和图像聚类等 ▶ 每节课后的作业包括巩固概念的练习题和需要动手实践的实验，每道题目都附有提示和答案详解如果你现在想开始接触机器学习或转行做机器学习工程师，这门课是一个很好的起点。𐟌Ÿ 建议大家结合录播课、幻灯片、字幕和全套练习题来学习，这样效果更佳。𐟓𚀀

医学生入门ML𐟓š，看这篇！作为一名公卫专业的学生，没有直接要求提前进组做项目，所以我决定提前学习一下机器学习。我的本科专业是预防医学，修过卫生统计学，自学了高数、概率论、数理统计和线代基础，还做过一项简单的机器学习项目。Python和R语言比较熟悉，算是机器学习的小白一枚。经过一番文献检索，我总结了一些适合医学生的机器学习入门路线，分享给大家：基础知识 𐟓– 首先，你需要掌握一些基础知识，包括微积分、线性代数、概率论和统计学。这些是机器学习的基础，打好基础才能更好地理解算法和模型。掌握工具 𐟛 ️ Python是机器学习中常用的语言之一，建议从廖雪峰的小白教程开始学习，然后进一步掌握NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-learn等库。此外，还需要学习主流的深度学习框架TensorFlow和PyTorch。机器学习基础 𐟓š 教材推荐：《机器学习》by 周志华《Pattern Recognition and Machine Learning》by Christopher Bishop 深度学习推荐：《Deep Learning》by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville 在线课程推荐： Learning from data MOOC（有中文字幕，适合新手）小破站吴恩达2024机器学习课程（偏科普，适合入门）李宏毅2021/2022机器学习课程（推荐较多）医学图像处理 𐟧 如果你需要处理医学图像，比如MRI、CT扫描图像，可以学习一些基本的处理方法。这部分内容在医学领域非常重要。练手 ⚙️ 在Kaggle上寻找与课题相关的数据集进行练习，尝试构建简单模型。还可以参加一些开源AI项目，看看相关领域的学术论文，了解课题是如何开展的。希望这些建议能帮助你更好地入门机器学习！如果你有更多的经验或建议，欢迎在评论区分享哦！

帝国理工ACSE第一学期课程全解析在帝国理工学院ACSE专业，第一学期的课程安排非常充实。以下是每门课程的详细介绍，帮助你更好地了解课程内容和学习方式。 𐟓… 第一学期课程安排 Modelling Programming Methods 这门课是开学的第一门课，为期两周。课程结课方式为两个coursework各占50%，提交时间为周五下午。课程内容主要是Python编程的入门，包括基本语法和常用包的使用。此外，还会介绍GitHub的基本操作，为后续课程打下基础。整体难度不大，适合初学者。 Computational Mathematics 这门课时长同样为两周，结课方式与上一门课相同。课程内容涵盖了计算科学和数据科学所需的基本数学知识，包括微积分、线性代数和概率论的基础知识。由于今年由Matt教授授课，课件非常详细，虽然有些内容不直接考察，但建议整理出重点内容以便应对可能的考试。作业相对宽松，可以从课件中找到考试要点。 𐟓š 课程内容概览 Modelling Programming Methods Python编程入门基本语法和常用包 GitHub基本操作适合初学者 Computational Mathematics 微积分、线性代数和概率论的基础知识详细的课件内容作业相对宽松，但建议整理重点内容 𐟓 课程难度与挑战课程难度循序渐进，不用担心跟不上进度。同学们的水平差异较大，学院追求多样性。 𐟓š 额外资源与建议预习资源：学院提供的网页和布置的小作业。学习资源：GitHub、课件等。建议：整理出课程重点内容以应对可能的考试。希望这些信息能帮助你更好地准备第一学期的课程，祝你学业顺利！

如何准备美国数学竞赛（AMC）？美国数学竞赛（AMC）是一项考验数学能力的竞赛，许多同学在准备时可能会感到无从下手。以下是一些入门建议，希望能帮助你更好地准备AMC！𐟑 1️⃣ 掌握基础知识𐟓š 在AMC竞赛中，基础知识非常重要。因此，在准备AMC之前，一定要先掌握牢固的数学基础知识，如代数、几何和概率等。适合AMC8和AMC10的书籍： Introduction to algebra（《代数入门》） Introduction to geometry（《几何入门》） Introduction to counting & probability（《计数与概率入门》） Introduction to number theory（《数论入门》）适合AMC10和AMC12的书籍： Intermediate Algebra（《中级代数》） Intermediate Combo（《中级组合》） Precalculus（《微积分基础》） 2️⃣ 了解考试形式𐟓 AMC的考试形式包括选择题和简答题。在准备时，需要了解每种题型的解题技巧，这样才能更好地应对考试。推荐书籍：《美国数学竞赛指南》，该书详细介绍了AMC的考试形式和题型，并提供了大量的例题和练习题。 3️⃣ 多做真题𐟓– 历年真题是准备AMC的重要资料。通过多做真题，可以熟悉考试形式和题型，提高解题能力。 4️⃣ 参加培训课程𐟎“ 为了更好地准备AMC，很多机构提供相关的培训课程。这些课程可以帮助你掌握解题技巧和考试技巧，同时了解自己的薄弱点。有老师带领，进度会更快。总之，希望这些建议能帮助你更好地入门AMC！加油！𐟑

吴恩达机器学习课程：从零开始到实战最近，在朋友的推荐下，我花了整整一个月的时间来学习吴恩达的机器学习课程。虽然机器学习的基础知识包括微积分、线性代数和概率论等，但吴恩达的课程巧妙地绕过了复杂的数学，将各种机器学习算法的流程、特性、应用和调优讲解得非常透彻。 𐟓š 课程亮点：视频教程：清晰展示了机器学习算法的每一个步骤。课件代码：附带了详细的代码示例，方便实践操作。课后作业：通过完成作业，可以巩固所学知识。笔记整理：整理了课程中的关键知识点，方便回顾。 𐟓– 深入学习：如果你想更深入地了解scikit-learn的使用，可以参考《动手学机器学习》这本书，这本书详细介绍了各种模型的调试和训练方法。通过Kaggle参与入门级的机器学习比赛，可以学习到如何进行数据预处理和特征工程。通过这些资源，你可以对机器学习有更深入的了解，掌握更多实用的技巧。

7本适合高中理科生的英文数学书籍推荐 𐟓– 《Mathematics》这本书主要介绍奥数，虽然涵盖的领域广泛，但内容非常易懂。对于对数学不感兴趣的人来说，这本书可以帮助他们开阔思维。 𐟓– 《Logic》这本书主要介绍入门逻辑学和推导方法，非常适合没有基础的人阅读。未来专业涉及哲学、法学、数学或计算机科学的学生，建议早点掌握逻辑学的基础知识。 𐟓– 《The Calculus Story》这本书专注于微积分，只要有基础微积分知识就能看懂。书中讲解了许多微积分题的解题方法，有助于深化对微积分的理解和开拓解题思路。 𐟓– 《1089 + All That = A Journey Into Mathematics》这本书由浅入深地介绍数学，开头介绍了一些题的快捷算法与基础奥数知识，后文逐渐步入到微积分的来源、š„发展史以及虚数。 𐟓– 《A Mathematician’s Apology》这本书是著名的英国数学家G.H Hardy在1940年写的一篇数学论文，描述了自己对数学领域的“致歉”。这本书比较抽象，涉及一些哲学方面的知识，可能需要多看几次才能理解。请注意标题中的“致歉”并非真正的道歉，而是展开正式论述的意思。 𐟓– 《Prime Numbers and the Riemann Hypothesis》这本书对素数进行了非常细致的解说，同时也延伸了著名数学家Bernhard Riemann 1859年对素数做的一个推测，即所谓的Riemann假设，虽然专业性较强但挺有意思的。 𐟓– 《The History of Mathematics》这本书是牛津出版社A Very Short Introduction系列里的书，主要讲述了数学的历史与许多常用公式的来源。

9本必读物理书，轻松提升物理成绩！ 𐟓š Physics: Principles with Applications 这本书以物理学原理为基础，展示了物理学在实际应用中的重要性。适合初学者和需要巩固基础的学生。 𐟓š University Physics with Modern Physics 这本书适用于基础微积分的物理学，包含大量习题，图文并茂，知识点讲解细致。适合需要深入学习的学生。 𐟓š Physics for Scientists and Engineers: A Strategic Approach 物理入门教材，有插图易于理解。适合初学者和需要快速掌握物理概念的学生。 𐟓š Fundamentals of Physics Extended 这本书主要介绍电与磁的入门级课程，通过数百个新的问题和讨论，对数字和实际应用的讨论非常详细。适合需要扩展知识的学生。 𐟓š The Physics Book 这本书以图形为主导的方法，提出了80多个关键概念和发现，这些概念和发现自一开始就定义了主题，并影响了我们的技术。适合喜欢视觉化学习的学生。 𐟓š Principles of Physics 这本书以逻辑顺序的方式安排主题和公式，即所有公式都是从前面的公式推导出来的。适合需要系统学习物理的学生。 𐟓š Electricity and Magnetism 这本书主要介绍电与磁的基础知识，通过大量问题和讨论，对数字和实际应用的讨论非常详细。适合需要深入理解电与磁的学生。 𐟓š A Complete Course on Theoretical Physics 这本书包含了本科阶段四大力学，适合英语基础不差的学生阅读。适合需要全面学习物理的学生。 𐟓š Physics for Engineers and Scientists 这本书内容丰富、图片精美，用生动通俗的方式讲解物理学的基本原理，并涉及大量在生活和工程中的应用，对经典物理和近代物理都有相当系统的介绍。适合需要在实际应用中运用物理的学生。

[抱抱]ai人工智能怎么学基础知识入门‌ ‌理解基本概念‌：首先需要理解一些基本概念，如‌机器学习、‌深度学习、‌神经网络等。 ‌数学基础‌：掌握‌线性代数、‌概率论和‌微积分等数学基础知识，这些是理解AI算法原理的基础。 ‌编程语言‌：学习一门编程语言，如‌Python，因为它在AI领域应用广泛且易于上手。 ‌机器学习基础‌：了解监督学习、无监督学习、强化学习等基本概念，并学习相关的算法，如线性回归、‌决策树、支持向量机等。 ‌深度学习‌：了解神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等深度学习技术。学习资源和方法 ‌参加在线课程‌：可以选择一些知名的在线课程，如‌吴恩达的《机器学习》课程或‌Coursera上的《深度学习专项课程》。 ‌阅读书籍‌：阅读一些经典的AI书籍，如《人工智能:一种现代方法》，可以帮助你系统地了解AI的概念、发展历程和应用领域。 ‌参与项目‌：通过参与实际项目或开源项目来加深对理论知识的理解，提升实战能力。 ‌关注行业动态‌：订阅专业期刊，参加行业会议，了解最新的技术趋势和研究动态。 ‌加入学习社群‌：加入一些AI学习社群，与其他学习者交流经验和心得，拓展人脉。实战应用和持续学习 ‌选择实战项目‌：从简单的项目开始，逐步提升难度，如图像识别、文本分类等。 ‌参与竞赛‌：参加一些AI相关的竞赛，通过实际挑战提升自己的能力。 ‌持续学习‌：保持对新技术的好奇心和敏感性，不断学习新知识，关注领域的前沿动态。 ‌实践出真知‌：通过不断的实践和项目经验，将理论知识转化为实际技能。 #动态连更挑战#

深度学习小白必看：5步突破瓶颈 𐟌如果你是深度学习的新手，不用担心，这里有一份为你量身定制的入门指南，让你在深度学习的旅程中轻松前行！𐟚€ 步骤1⃣：打好基础𐟓š 深度学习离不开数学和编程基础。首先，你需要学习一些基本的数学知识，如线性代数、概率论和统计、微积分。同时，熟练掌握一种编程语言也是必不可少的，Python是个不错的选择。𐟒𛊊步骤2⃣：理解核心概念𐟧 掌握基础知识后，接下来要接触深度学习的核心概念。这些概念包括神经网络、激活函数、损失函数和梯度下降等。它们是深度学习的基础构建块，需要逐一掌握。𐟛 步骤3⃣：动手实践𐟒ꊧ†论知识学习完毕后，就要开始动手实践了。可以从一些简单的项目开始，例如识别手写数字、预测房价等。然后，逐步尝试更复杂的项目，如图像分类、自然语言处理等。𐟎步骤4⃣：进阶学习𐟚𔢀♂ 在实践中积累了一定经验后，可以尝试一些更高级的技术，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等。⚙ 步骤5⃣：持续学习和研究𐟓– 深度学习的世界是无穷无尽的，要保持持续的学习和研究，不断提升自己，才能在这个领域站稳脚跟。𐟔슊以上就是深度学习的入门路线，希望能帮助到正在迷茫的你。记住，只有通过不断的学习和实践，我们才能真正理解并掌握深度学习。𐟎“𐟒က

机器学习和深度学习：如何高效入门？作为一个正在读研一的学生，我一直在探索机器学习和深度学习的奥秘。但说实话，有时候真的觉得越学越迷茫。大家都说，先从实验做起，理论不必太在意。可是，当我真正开始动手写代码时，才发现自己一知半解。原因很简单：很多同学不知道如何制定一个合理的学习路径，也不知道如何高效学习。基于我个人的经验和一些朋友的建议，我整理了一些高效学习的方法和资源，希望能帮到大家。第一步：打好基础 𐟓š 首先，你得掌握一些基础知识。这包括Python编程基础、数学基础以及Python数据分析实战能力。Python基础可以参考Python菜鸟教程，学到内置函数那一节就够了。数学基础方面，微积分、线性代数、概率论和数学统计是必须的。你可以在小破站上找一些自己喜欢的视频来学习。至于Python数据分析实战能力，推荐《利用Python进行数据分析》这本书。为什么这些知识这么重要呢？因为Python是我们实现算法模型的编程语言，而机器学习和深度学习的底层本质也是数学知识。掌握Python数据分析实战能力是因为我们之后需要对数据进行预处理才能送到模型中进行训练。第二步：进入机器学习 𐟤– 接下来，你可以开始学习机器学习了。推荐大家去看看吴恩达老师的2022机器学习课程，对于初学者来说非常合适。如果你更喜欢中文教程，可以选择李宏毅老师的课程。掌握好机器学习的理论知识后，就可以直接进入深度学习部分了。深度学习方面，推荐大家先去读《深度学习入门：基于Python的理论与实现》这本书。这本书深入浅出地讲解了深度学习的原理和相关技术，包括深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识，以及误差反向传播法、卷积神经网络等高级内容。第三步：掌握深度学习框架 𐟏—️ 通过这本书掌握深度学习的基础理论知识后，还需要去掌握深度学习框架，比如PyTorch。前面所说的内容大概三个月左右就能掌握。之后就可以开始大量阅读论文，寻找灵感了。先从自己方向的综述论文开始，了解这个方向的发展过程以及有哪些主流方法，再去多阅读一些顶会的论文。等你的论文阅读量达到一定的程度，灵感自然也就来了。总结学习机器学习和深度学习是一个长期而艰苦的过程，但只要你掌握了正确的方法和路径，一切都会变得简单起来。希望这些建议能帮助你少走弯路，早日找到属于自己的学习节奏！𐟒ꀀ

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