├─小象數學基礎
│ 1.2.第一節:概論和集合的定義.mp4
│ 2.3.第二節 逼瘋康託的實數集理論.mp4
│ 3.4.第三節 常用不等式與映射.mp4
│ 4.5.第四節 函數及特殊函數.mp4
│ 5.7.第一節 序列極限的定義.mp4
│ 6.8.第二節 序列極限的性質與夾逼定理.mp4
│ 7.9.第三節 重要極限.mp4
│ 9.11.第五節 聚點原理.mp4# E2 i- o/ r6 s: J
│ 8.10.第四節 無窮小量，無窮大量和一組重要的階的比較關係.mp4
│ 10.14.第一節 函數極限及其性質.mp4
│ 11.15.第二節 重要極限與等價無窮小.mp4
│ 12.16.第三節 連續函數.mp4
│ 13.19.第一節 導數的概念（那些年，扛起牛頓的胡克）.mp4
│ 14.20.第二節 定義法求導.mp4
│ 15.21.第三節 函數四則運算的導數與反函數求導法則.mp4
│ 16.22.第四節 複合函數，隱函數，參數式求導.mp4
│ 17.23.第五節 不定式求導之“洛必達與伯努利的師生情”.mp4
│ 18.26.第一節 一階微分.mp4
│ 19.27.第二節 高階導數.mp4
│ 20.28.第三節 高階微分.mp4
│ 21.30.第一節 羅爾中值定理與拉格朗日中值定理.mp4
│ 22.31.第二節 柯西空降科學院遭排擠.mp4
│ 23.32.第三節 泰勒公式與泰勒的克妻屬性.mp4
│ 24.33.第四節 利用泰勒展開唯一性定理計算泰勒展開.mp4
│ 25.34.第五節 泰勒公式的餘項估計.mp4
│ 26.35.第六節 極值問題與導數.mp4
│ 27.36.第七節 函數凹凸性.mp4
│ 28.37.第八節 無卵用的漸近線與函數作圖.mp4
│ 29.39.第一節：不定積分的定義.mp4
│ 30.40.第二節：第一換元法.mp4
│ 31.41.第三節：第二換元法.mp4
│ 32.42.第四節：分部積分法.mp4
│ 33.43.第五節：有理式積分.mp4
│ 32.42.第四節：分部積分法.mp4
│ 34.44.第六節：三角替換.mp4
│ 35.47.第一節 定積分的概念.mp4
│ 36.48.第二節 定積分的性質與積分中值定理.mp4
│ 37.49.第三節 變上限定積分.mp4
│ 38.50.第四節 微積分基本定理之“高斯教你如何優雅地裝逼”.mp4
│ 39.51.第五節 定積分的換元法.mp4 `
│ 40.52.第六節 奇偶函數與周期函數的定積分.mp4
│ 41.53.第七節 曲線求長與不可求長曲線（海岸線居然算不出長度？）.mp4
│ 42.54.第八節 旋轉體體積.mp4
│ 43.55.第九節 旋轉體側面積.mp4
│ 44.56.第十節 極座標下圖形的面積（數學系常用表白曲線）.mp4
│ 45.58.9.1 歐式空間.mp4
│ 46.59.9.2 點列極限，開集與閉集.mp4
│ 47.60.9.3 多元函數的定義.mp4
│ 48.61.9.4 多元函數的極限.mp4
│ 49.62.9.5 多元連續函數.mp4
│ 50.63.9.6 一階偏導數.mp4
│ 51.64.9.7 高階偏導數.mp4
│ 52.65.9.8 全微分.mp4
│ 53.66.9.9 方向導數與梯度.mp4
│ 54.67.9.10 鏈式法則.mp4
│ 55.68.9.11 一階全微分形式的不變性與高階微分.mp4
│ 56.69.9.12 多元函數的泰勒公式.mp4
│ 57.70.9.13 隱函數存在定理與逆映射存在定理.mp4
│ 58.71.9.14 多元函數的極值.mp4
│ 59.74.1.1 矩陣基礎知識.mp4
│ 60.75.1.2 行列式的定義與特殊矩陣的行列式.mp4
│ 61.76.1.3 行列式的性質.mp4
│ 62.77.1.4 行列式按k行展開.mp4
│ 63.78.2.1 線性方程組初步與高斯消元法.mp4
│ 64.79.2.2 齊次線性方程組與Cramer法則.mp4
│ 65.80.3.1 線性空間.mp4
│ 66.81.3.2 線性相關與線性無關.mp4
│ 67.82.3.3 向量組的秩.mp4
│ 68.83.3.4 矩陣的秩與線性方程組有解的充要條件.mp4
│ 69.84.3.5 齊次線性方程組的解集結構.mp4
│ 70.85.3.6 非齊次線性方程組解集結構.mp4
│ 71.86.3.7 基與維數.mp4
│ 72.87.4.1 矩陣的乘法.mp4
│ 73.88.4.2 特殊矩陣.mp4
│ 74.89.4.3 矩陣乘積的秩與行列式.mp4
│ 75.90.4.4 矩陣的逆.mp4
│ 76.91.4.5 正交矩陣.mp4
│ 77.92.5.1 矩陣對角化與特徵值特徵向量.mp4
│ 78.93.5.2 實對稱矩陣對角化.mp4
│ 79.94.6.1 二次型與正定矩陣.mp4
│ 80.95.7.1 LU分解.mp4
│ 81.96.7.2 Cholesky分解.mp4
│ 82.97.7.3 SVD分解.mp4
│ 83.100.1.1 線搜索.mp4
│ 84.101.1.2 步長.mp4
│ 85.102.1.3 最速下降法和牛頓法.mp4
│ 86.103.1.4 共軛梯度法.mp4
│ 87.104.1.5 擬牛頓法.mp4
│ 88.105.2.1 無約束優化.mp4
│ 89.110.16，若干知識點補充（一）.mp4
│ 90.111.16，若干知識點補充（二）.mp4
│ 91.112.17，凸優化問題.mp4
│ 92.113.18，對偶問題（一）.mp4
│ 93.114.18，對偶問題（二）.mp4
│ Thumbs.db
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├─小象概率基礎
│ 1.1.1，概率導論.mp4
│ 2.2.2，事件導論
│ 3.3.3.1，古典概型.mp4
│ 4.4.3.2，幾何概型.mp4
│ 5.5.4，概率論公理化體系.mp4
│ 6.8.5，條件概率.mp4
│ 7.9.6，貝葉斯公式.mp4
│ 8.10.7，統計獨立性（一）.mp4
│ 9.11.7，統計獨立性（二）.mp4
│ 10.14.8，隨機變量及其分佈函數.mp4
│ 11.15.9，離散型隨機變量.mp4-
│ 12.16.10，連續型隨機變量（一）.mp4
│ 13.17.10，連續性隨機變量（二）.mp4
│ 14.18.11，隨機向量的聯合分佈和邊際分佈.mp4
│ 15.19.12,隨機變量的條件分佈.mp4
│ 16.20.13,隨機變量的獨立性（一）.mp4
│ 17.21.13，隨機變量的獨立性（二）.mp4
│ 18.22.14，隨機變量的函數及其分佈（一）.mp4
│ 19.23.14，隨機變量的函數及其分佈（二）.mp4
│ 20.24.15，共軛分佈（一）.mp4
│ 21.25.15，共軛分佈（二）.mp4
│ 22.26.16，次序統計量.mp4
│ 23.29.17，期望與方差（一）.mp4
│ 24.30.17，期望與方差（二）.mp4
│ 25.31.17，期望與方差（三）.mp4
│ 26.32.18，協方差與相關係數（一）.mp4
│ 27.33.18，協方差和相關係數（二）.mp4
│ 28.34.19，條件期望及預測.mp4
│ 29.35.20，熵與不確定性（一）.mp4
│ 30.36.20，熵與不確定性（二）.mp4
│ 31.37.21，特徵函數.mp4
│ 32.40.22，極限定理基礎（一）.mp4
│ 33.41.22，極限定理基礎（二）.mp4
│ 34.42.23，大數定律.mp43 e3 f( P) E9 {5 e
│ 35.43.24，中心極限定理.mp4
│ 36.46.25，隨機過程基礎.mp4
│ 37.47.26，馬爾科夫過程.mp4
│ 38.48.27，高斯過程（一）.mp4
│ 39.49.27，高斯過程（二）.mp4
│ 40.52.28，隨機模擬基礎.mp4
│ 41.53.29，隨機模擬的應用.mp4
│ 42.54.30，MCMC.mp4
│ Thumbs.db
│
└─小象統計基礎
1.1.1數理統計學的基礎知識.mp4
2.2.2.1參數估計的方法.mp4
3.3.2.2估計的優良性標準.mp4
4.4.2.3置信區間.mp4
5.5.2.4分佈函數與密度函數的估計.mp4
6.6.3.1假設檢驗問題的提出.mp4
7.7.3.2-3.4似然比檢驗.mp4
8.8.3.5-3.6p值及擬合優度檢驗.mp4
9.9.3.7非參檢驗.mp4
10.11.1抽樣調查的意義與基本作用.mp4
11.12.2.1 2.2總體與樣本 抽樣方法簡介.mp4
12.13.2.3誤差與精度的表示方法.mp4
13.14.3簡單隨機抽樣.mp4
14.15.4試驗設計.mp4
15.17.1緒論.mp4
16.18.2.1 2.2多元正態分佈的定義與性質.mp4
17.19.2.3 2.4條件分佈及參數估計.mp4
18.20.3.1.1正態變量的二次型.mp4
19.21.3.1.2威沙特分佈.mp4
20.22.3.1.3 3.1.4霍特林分佈和維爾克斯分佈.mp4
21.23.3.2單總體均值向量的檢驗及置信域.mp4
22.24.3.3多總體均值向量的檢驗.mp4
23.25.3.4協方差陣的檢驗.mp4
24.26.3.5 3.6獨立性及正態性檢驗.mp4
25.27.4.1距離判別.mp4( e- E3 X; z( w0 l6 ?
26.28.4.2貝葉斯及廣義平方距離.mp4
27.29.4.3 4.4Fisher判別法及判別效果的檢驗.mp4
28.30.5.1 5.2 聚類分析的方法及距離與相似係數.mp4
29.31.5.3系統聚類法.mp4
30.32.5.4系統聚類法的性質.mp4
31.33.6.1總體的主成分.mp4
32.34.6.2樣本的主成分.mp4
33.35.6.3主成分分析的應用.mp4
34.36.7.1 7.2引言及正交因子模型.mp4
35.37.7.3參數估計方法.mp4
36.38.7.4方差最大的正交旋轉.mp4
37.39.7.5因子得分.mp4
38.41.1.1建立簡單線性模型.mp4
39.42.1.4 1.5最小二乘性質及方差分析.mp4
40.43.1.1建立簡單線性模型.mp4
41.44.1.1建立簡單線性模型.mp4
42.45.1.6-1.8測定係數置信區間及殘差.mp4
43.46.2.1 2.2多元迴歸的矩陣表示.mp4
44.47.2.3 2.4 2.5多元方差分析及附加變量圖.mp4
45.48.3下結論.mp4
46.49.4.1殘差.mp4
47.50.4.2異常值.mp4
48.51.4.3案例的影響.mp4
49.52.5.1 5.2散點圖及非常數方差.mp4
50.53.5.3 5.4非線性及響應變量變換.mp4
51.54.5.5 5.6自變量變換及正態性檢驗.mp4
52.55.6.1-6.3多項式迴歸及虛擬變量.mp4
53.56.6.4比較迴歸直線.mp4
54.57.6.5 6.6尺度不變性.mp4
55.58.7.1-7.3共線性.mp4
56.59.7.4-7.6變量選擇.mp4
57.60.7.7逐步迴歸.mp4
58.61.7.8變量選擇的準則.mp4
59.62.7.9-7.11所有可能的迴歸及LASSO和LARS.mp4
60.63.8.1穩健估計.mp4
61.64.8.2有偏估計.mp4
62.65.8.3偏最小二乘迴歸.mp4
63.66.9線性迴歸的推廣.mp4
64.68.圖論與網絡模型（上）.mp4
65.69.圖論與網絡模型（下）.mp4
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