03-36-希尔伯特空间
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03-35-对偶空间与对偶基
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03-33-函数特征值与特征函数
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04-03-万变不离其宗-独立同分布
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03-19-多元函数-雅可比矩阵
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03-31-函数的函数-泛函
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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01讲
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03-01-透过现象看本质-智能是函数
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04-02-一切皆有可能-概率
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03-03-凸集与凸集分离定理
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03-23-Hessian矩阵与函数凸性
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03-24-凸函数成立的一阶充要条件
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03-22-二阶偏导数与Hessian矩阵
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01-01-样本特征与特征空间
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03-06-函数映射-自变量与因变量
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03-34-线性空间与线性映射
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03-15-你变我也变-一阶导数
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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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04-18-管中窥豹-参数估计与矩估计
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04-14-变种多样-贝叶斯公式
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01-23-分身有术-奇异值分解
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03-32-函数内积
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08-07-最优化方法-约束优化
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04-09-预见未知-贝塔分布
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08-03-最优化方法-梯度降
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03-10-函数映射-单调性
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01-13-特征值与特征向量
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04-16-变种多样-最小风险贝叶斯
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09-09-常见核函数-径向基核
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04-05-预见未知-二项分布
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07-02-天上不会掉馅饼-无免费午餐定理
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03-04-特征界限-区间
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09-03-不用显式升维-核函数
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03-13-函数映射-极值
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04-08-预见未知-伽玛分布
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09-01-高维度不一定是灾难-线性不可分问题
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04-04-以不变应万变-样本统计量
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09-05-一生二二生三三生万物-可组合扩展性
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03-09-函数映射-连续性