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226.第一章 1.3 梯度下降法
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224.第一章 1.1 导论
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058.【第五章 最优化】-1 无约束最优化梯度下降
295.第十五章作业讲解- 奇异值分解02
225.第一章 1.2 极大似然估计
103.02-07-批量梯度下降,随机梯度下降,小批量梯度下降
245.第五章 5.1 导论
100.02-04-使用梯度下降法求解线性回归问题
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300.第十六章16.5牛顿迭代与梯度下降法
020.【第一章 线性代数(上)】章节导读
053.【第四章 概率论】-02全概率公式与贝叶斯公式及应用&独立性
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232.第二章作业讲解-感知机自编程实现
123.03-【案例】鸢尾花分类
289.第十五章15.1矩阵奇异值分解步骤
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294.第十五章作业讲解- 奇异值分解01
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024.【第一章 线性代数(上)】-4 矩阵的行列式②
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055.【第四章 概率论】-04期望与方差part1
049.【第三章 微积分】-08 多元函数泰勒公式与海森矩阵&多元函数的极值
234.第三章 3.1 导论
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235.第三章 3.2 kd树
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113.02-【案例】波士顿房价预测(上)
250.第六章 6.2 改进的迭代尺度法
325.第二十二章 22无监督学习方法总结
梯度的机器学习双水平优化+Wasserstein分布鲁棒学习+l_0正则化非平滑凸回归问题+渐进迭代最小二乘拟合逼近+用于求解线性系统序列的块krylov解法
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241.第四章 4.3 期望风险最小化
228.第二章 2.1 导论
004.【Python 3.6】 Python配置环境变量
028.【第一章 线性代数(上)】-8 矩阵的逆②
274.第十一章 11.2 拟牛顿法
042.【第三章 微积分】-01常用函数的导数以及到导数的常用公式
机器学习中的优化算法3
835.1.3-BiLSTM-CRF模型结构