03-35-对偶空间与对偶基
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03-36-希尔伯特空间
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03-34-线性空间与线性映射
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03-33-函数特征值与特征函数
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03-31-函数的函数-泛函
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04-01-不确定性推理-贝叶斯网络
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04-04-以不变应万变-样本统计量
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02-02-葫芦兄弟-闵氏距离
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04-03-万变不离其宗-独立同分布
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06-03-贪天之功-激活函数
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04-15-变种多样-最小错误率贝叶斯
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09-03-不用显式升维-核函数
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03-15-你变我也变-一阶导数
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01-18-看我36变-矩阵的迹与相似变换
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05-05-编过来编回去-自编码
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09-02-升维福利-Cover定理
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01-01-样本特征与特征空间
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05-02-样本编码-特征提取
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03-24-凸函数成立的一阶充要条件
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03-16-高阶导数与泰勒展开
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03-27-浑浑噩噩-微分
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02-01-物以类聚-度量是核心
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07-03-先验决定一切-硬正则化
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08-02-最优化方法-直接法
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04-02-一切皆有可能-概率
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04-10-预见未知-高斯分布
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05-06-混沌中的规律-熵
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04-14-变种多样-贝叶斯公式
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01-11-矩阵乘法
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01-15-看我36变-秩与初等变换
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04-06-预见未知-泊松分布
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01-20-特征降维之多维缩放-再谈迹
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08-03-最优化方法-梯度降
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06-04-换个角度看卷积
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04-11-预见未知-卡方分布
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03-28-弧微分-曲率-密切圆
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08-01-最优化离我们很近-生活处处是优化
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04-22-管中窥豹-贝叶斯估计
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03-10-函数映射-单调性
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04-19-管中窥豹-最小二乘估计
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02-10-未完待续-度量学习