01-17-看我36变-行列式
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01-15-看我36变-秩与初等变换
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01-24-换个角度看二次型
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01-16-看我36变-矩阵的逆（左逆、右逆）
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01-14-取其精华-主成分析
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01-22-分身有术-特征分解
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01-23-分身有术-奇异值分解
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01-18-看我36变-矩阵的迹与相似变换
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人工智能的数学基础（清华出版社）第01讲
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01-25-换个角度看矩阵正定性
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01-21-分身有术-LU分解
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08-06-最优化方法-拟牛顿法
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人工智能的数学基础（清华出版社）第15讲
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01-12-矩阵是变换
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01-19-看我36变-矩阵分块操作
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01-01-样本特征与特征空间
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01-20-特征降维之多维缩放-再谈迹
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02-01-物以类聚-度量是核心
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02-02-葫芦兄弟-闵氏距离
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04-02-一切皆有可能-概率
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01-08-矩阵的直观定义
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人工智能的数学基础（清华出版社）第04-02
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01-10-矩阵加法
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01-05-向量外积
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08-07-最优化方法-约束优化
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人工智能的数学基础（清华出版社）第14讲
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03-35-对偶空间与对偶基
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01-02-特征大小与方向
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人工智能的数学基础（清华出版社）第05讲
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04-03-万变不离其宗-独立同分布
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BIBM (CCF B) 2023-B515-如果将正则化连续学习用于医学图像分割，它将发挥什么作用：初步分析
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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10讲
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04-15-变种多样-最小错误率贝叶斯
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01-07-线性相关性
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07-01-此消彼长-过拟合与欠拟合
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01-13-特征值与特征向量
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人工智能的数学基础（清华出版社）第04-01
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03-24-凸函数成立的一阶充要条件
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04-14-变种多样-贝叶斯公式
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04-11-预见未知-卡方分布