22 实战三种梯度下降
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21 三种梯度下降法
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23 实战代码实现三种梯度下降
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11 最优化问题梯度下降
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12 梯度下降法牛顿法推导最优化存在的问题凸集
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7 SVD分解练习
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11 最优化问题梯度下降
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10 SVD用于图片压缩
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24 归一化
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31 实战保险花销预测
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26 代码实战Ridge回归Lasso回归Elasticnet回归
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29 多项式升维
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06 SVD分解UV求解
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33 特征工程后的线性回归
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28 实战手动实现Ridge回归及Lasso回归
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14 凸函数
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32 保险花销预测
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18 多元线性回归损失函数推导
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15 凸函数的局部最优即全局最优凸优化一般形式
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02 特征值特征向量_矩阵的加减数乘点乘转置_稀疏向量与稠密向量_矩阵的结合律分配律转置公式及逆矩阵_行列式_高阶偏导数_梯度_雅可比矩阵_HEssian矩阵_
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13 凸集的仿射子空间仍为凸集线性变换及约束不改变凸集
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27 手动实现ridge回归
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25过拟合正则化ridge回归lasso回归
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03 特征值分解
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73 用tensorflow实现线性回归
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34 逻辑回归sigmoid函数二分类基本过程
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70 文本转语音
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62 图片与数组的转换
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63 opencv图片读取_显示_保存_转灰度图片_改大小_获取形状_绘制简单图形
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76 pandas基础之series及dataframe
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61 pillow颜色替换_图片与数组的转换
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17 分类与回归任务_优化问题_最大似然估计_升降维_概率密度
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53 numpy常用函数
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24 os模块_os.path模块_shutil模块
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39 简单输入对话框和通用消息框
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05 SVD分解sigma求解
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78 pandas 拼接及merge
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01 导数与向量
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25 递归遍历文件夹_异常
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16 带约束的优化问题拉格朗日对偶
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16 析构函数_垃圾回收_call方法_方法重名