8 SVD分解练习协方差阵
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7 SVD分解练习
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06 SVD分解UV求解
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05 SVD分解sigma求解
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10 SVD用于图片压缩
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63 opencv图片读取_显示_保存_转灰度图片_改大小_获取形状_绘制简单图形
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30 实战多项式升维
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28 实战手动实现Ridge回归及Lasso回归
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21 三种梯度下降法
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62 图片与数组的转换
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18 多元线性回归损失函数推导
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15 凸函数的局部最优即全局最优凸优化一般形式
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22 实战三种梯度下降
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09 break_continue及循环优化
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33 特征工程后的线性回归
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27 手动实现ridge回归
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17 分类与回归任务_优化问题_最大似然估计_升降维_概率密度
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25过拟合正则化ridge回归lasso回归
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27 模块化编程_模块导入_包
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78 pandas 拼接及merge
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13 凸集的仿射子空间仍为凸集线性变换及约束不改变凸集
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12 梯度下降法牛顿法推导最优化存在的问题凸集
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16 带约束的优化问题拉格朗日对偶
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20 sklearn实战多元线性回归
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61 pillow颜色替换_图片与数组的转换
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57 图像处理库pillow
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11 最优化问题梯度下降
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22 二进制文件的读取与写入_文件对象常用属性与方法_Pickle序列化与反序列化
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18 mro_str改写_多重继承
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31 实战保险花销预测
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29 GUI编程概览及常见组件介绍
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39 简单输入对话框和通用消息框
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24 归一化
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19 解析解求线性回归优化问题
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01 导数与向量
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05 字符串格式化
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53 numpy常用函数
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73 用tensorflow实现线性回归
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75 使用keras构建多层神经网络实现图片识别
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20 面向对象之批量模式与单例模式组合
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13 lambda表达式_eval_递归函数