04-16-变种多样-最小风险贝叶斯
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04-01-不确定性推理-贝叶斯网络
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04-02-一切皆有可能-概率
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01-02-特征大小与方向
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01-23-分身有术-奇异值分解
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04-14-变种多样-贝叶斯公式
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04-07-预见未知-指数分布
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04-23-弃真取伪-假设检验
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08-07-最优化方法-约束优化
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04-22-管中窥豹-贝叶斯估计
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01-21-分身有术-LU分解
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04-03-万变不离其宗-独立同分布
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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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05-06-混沌中的规律-熵
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06-04-换个角度看卷积
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01-04-向量内积
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06-03-贪天之功-激活函数
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02-03-相关性分离-马氏距离
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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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04-06-预见未知-泊松分布
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07-01-此消彼长-过拟合与欠拟合
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07-03-先验决定一切-硬正则化
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01-03-向量数乘与加法
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03-22-二阶偏导数与Hessian矩阵
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01-06-分量乘除
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08-03-最优化方法-梯度降
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05-07-混沌中的规律-互信息
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03-36-希尔伯特空间
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03-33-函数特征值与特征函数
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01-14-取其精华-主成分析
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人工智能的数学基础（清华出版社）第06讲
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08-02-最优化方法-直接法
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人工智能的数学基础（清华出版社）第13讲
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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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03-24-凸函数成立的一阶充要条件
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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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03-32-函数内积
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01-05-向量外积
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人工智能的数学基础（清华出版社）第08讲
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人工智能的数学基础（清华出版社）第15讲