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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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07-01-此消彼长-过拟合与欠拟合
08-06-最优化方法-拟牛顿法
08-02-最优化方法-直接法
08-03-最优化方法-梯度降
03-23-Hessian矩阵与函数凸性
06-04-换个角度看卷积
08-08-最优化方法-约束优化举例
02-03-相关性分离-马氏距离
08-07-最优化方法-约束优化
07-05-自我度量-范数
01-02-特征大小与方向
02-04-故事在继续-余弦距离
01-12-矩阵是变换
01-24-换个角度看二次型
01-08-矩阵的直观定义
04-11-预见未知-卡方分布
03-24-凸函数成立的一阶充要条件
09-01-高维度不一定是灾难-线性不可分问题
01-01-样本特征与特征空间
04-01-不确定性推理-贝叶斯网络
01-07-线性相关性
03-06-函数映射-自变量与因变量
03-19-多元函数-雅可比矩阵
结合创新,小波变换+注意力机制,实现100%分类准确率
02-01-物以类聚-度量是核心
03-21-方向导数与梯度
07-02-天上不会掉馅饼-无免费午餐定理
03-08-函数映射-复合函数
01-21-分身有术-LU分解
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
研一,如何入门深度学习?
07-04-自我适应-软正则化
01-14-取其精华-主成分析
05-05-编过来编回去-自编码
03-15-你变我也变-一阶导数
04-03-万变不离其宗-独立同分布
04-02-一切皆有可能-概率
04-08-预见未知-伽玛分布
01-10-矩阵加法
06-01-你侬我侬-线性变换