19 解析解求线性回归优化问题
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33 特征工程后的线性回归
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24 归一化
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03 特征值分解
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06 SVD分解UV求解
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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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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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26 代码实战Ridge回归Lasso回归Elasticnet回归
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8 SVD分解练习协方差阵
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29 多项式升维
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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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20 sklearn实战多元线性回归
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22 实战三种梯度下降
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28 实战手动实现Ridge回归及Lasso回归
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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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18 多元线性回归损失函数推导
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54 matplotlib画图_rcparam设置样式设置_中文乱码问题_负号无法显示问题_subplot与subplots
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28 包的发布安装导入
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70 文本转语音
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23 csv文件操作_os模块常见操作
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27 手动实现ridge回归
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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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32 保险花销预测
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25 递归遍历文件夹_异常
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39 简单输入对话框和通用消息框
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9 SVD用于降维协同过滤矩阵求逆
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21 三种梯度下降法
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08 控制结构之选择与循环
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17 私有属性_私有方法_@property装饰器_setter_getter_面向对象之继承
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32 text多行文本
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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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11 函数的创建与调用局部变量全局变量
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78 pandas 拼接及merge
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05 SVD分解sigma求解
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22 二进制文件的读取与写入_文件对象常用属性与方法_Pickle序列化与反序列化
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25过拟合正则化ridge回归lasso回归
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12 函数的参数传递
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56 matplotlib画饼状图_直方图_等高线图及三维图
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05 字符串格式化
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04 字符串分割合并_驻留比较_成员操作及常用方法