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03-28-弧微分-曲率-密切圆
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04-11-预见未知-卡方分布
03-35-对偶空间与对偶基
07-01-此消彼长-过拟合与欠拟合
03-23-Hessian矩阵与函数凸性
03-22-二阶偏导数与Hessian矩阵
03-06-函数映射-自变量与因变量
03-24-凸函数成立的一阶充要条件
04-03-万变不离其宗-独立同分布
03-10-函数映射-单调性
06-04-换个角度看卷积
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03-18-多元函数-偏导数与全导数
03-17-求导法则
03-20-拉格朗日中值定理
04-08-预见未知-伽玛分布
03-30-导函数定积分
09-03-不用显式升维-核函数
03-31-函数的函数-泛函
[FAI] CMU 黎善达 | 更快的大模型推理 & AIMO竞赛第二名方法分享
02-04-故事在继续-余弦距离
04-22-管中窥豹-贝叶斯估计
04-15-变种多样-最小错误率贝叶斯
08-02-最优化方法-直接法
08-03-最优化方法-梯度降
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08-01-最优化离我们很近-生活处处是优化
03-32-函数内积
03-26-多元多值函数-散度
01-18-看我36变-矩阵的迹与相似变换
01-21-分身有术-LU分解
03-29-导函数不定积分
04-07-预见未知-指数分布
03-14-函数映射-激活函数
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08-06-最优化方法-拟牛顿法
03-07-函数映射-多元函数
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01-23-分身有术-奇异值分解