02-01-物以类聚-度量是核心
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01-14-取其精华-主成分析
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02-03-相关性分离-马氏距离
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01-01-样本特征与特征空间
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04-01-不确定性推理-贝叶斯网络
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01-23-分身有术-奇异值分解
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07-02-天上不会掉馅饼-无免费午餐定理
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02-10-未完待续-度量学习
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04-02-一切皆有可能-概率
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03-24-凸函数成立的一阶充要条件
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01-18-看我36变-矩阵的迹与相似变换
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01-15-看我36变-秩与初等变换
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01-12-矩阵是变换
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04-21-管中窥豹-最大后验概率估计
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03-06-函数映射-自变量与因变量
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07-01-此消彼长-过拟合与欠拟合
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01-04-向量内积
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08-02-最优化方法-直接法
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05-01-源远流长-信息论与熵
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04-03-万变不离其宗-独立同分布
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04-20-管中窥豹-最大似然估计
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04-22-管中窥豹-贝叶斯估计
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07-04-自我适应-软正则化
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02-06-故事在继续-杰卡德距离
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03-02-数据大本营-集合
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01-17-看我36变-行列式
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04-04-以不变应万变-样本统计量
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01-19-看我36变-矩阵分块操作
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06-04-换个角度看卷积
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03-17-求导法则
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04-10-预见未知-高斯分布
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01-06-分量乘除
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人工智能的数学基础（清华出版社）第02讲
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03-15-你变我也变-一阶导数
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01-21-分身有术-LU分解
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03-31-函数的函数-泛函
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08-08-最优化方法-约束优化举例
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05-07-混沌中的规律-互信息
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人工智能的数学基础（清华出版社）第10讲
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03-19-多元函数-雅可比矩阵
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03-21-方向导数与梯度