01-09-矩阵的形状
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03-22-二阶偏导数与Hessian矩阵
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01-11-矩阵乘法
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01-10-矩阵加法
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01-24-换个角度看二次型
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08-06-最优化方法-拟牛顿法
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01-02-特征大小与方向
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04-09-预见未知-贝塔分布
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08-07-最优化方法-约束优化
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03-23-Hessian矩阵与函数凸性
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01-01-样本特征与特征空间
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02-04-故事在继续-余弦距离
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03-19-多元函数-雅可比矩阵
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04-11-预见未知-卡方分布
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04-03-万变不离其宗-独立同分布
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01-18-看我36变-矩阵的迹与相似变换
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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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01-13-特征值与特征向量
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01-22-分身有术-特征分解
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04-08-预见未知-伽玛分布
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01-21-分身有术-LU分解
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09-09-常见核函数-径向基核
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03-10-函数映射-单调性
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01-17-看我36变-行列式
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08-02-最优化方法-直接法
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01-04-向量内积
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01-16-看我36变-矩阵的逆（左逆、右逆）
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02-01-物以类聚-度量是核心
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01-25-换个角度看矩阵正定性
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机器学习12大经典算法解读～小白轻松掌握回归算法、聚类算法、决策树、随机森林、神经网络、贝叶斯算法、支持向量机等十二大机器学习算法一口气学完！
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03-16-高阶导数与泰勒展开
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01-15-看我36变-秩与初等变换
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03-35-对偶空间与对偶基
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05-02-样本编码-特征提取
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01-06-分量乘除
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03-17-求导法则
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09-01-高维度不一定是灾难-线性不可分问题
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03-21-方向导数与梯度
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03-03-凸集与凸集分离定理