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01-09-矩阵的形状
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应广大网友要求,从今日起《人工智能的数学基础》教学视频每日更新,课程教材为本人2022年出版的同名面向新工科专业建设计算机系列教材(ISBN:9787302603818)。教学大纲: https://mp.weixin.qq.com/s/dkmqo2dFER_CrZ2c0na0dA 因工作繁忙姗姗来迟,感谢大家的理解与支持!本节主要介绍矩阵的形状,希望大家学习进步!
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02-03-相关性分离-马氏距离
03-22-二阶偏导数与Hessian矩阵
01-11-矩阵乘法
01-10-矩阵加法
01-24-换个角度看二次型
08-06-最优化方法-拟牛顿法
01-02-特征大小与方向
04-09-预见未知-贝塔分布
08-07-最优化方法-约束优化
03-23-Hessian矩阵与函数凸性
01-01-样本特征与特征空间
02-04-故事在继续-余弦距离
03-19-多元函数-雅可比矩阵
04-11-预见未知-卡方分布
04-03-万变不离其宗-独立同分布
01-18-看我36变-矩阵的迹与相似变换
08-01-最优化离我们很近-生活处处是优化
01-13-特征值与特征向量
01-22-分身有术-特征分解
04-08-预见未知-伽玛分布
【人工智能基础】强推!2024年B站最好的人工智能基础教程,清华老师清华大佬带你恶补AI专业知识!—人工智能基础入门教程| 机器学习教程 | 深度学习入门
01-21-分身有术-LU分解
09-09-常见核函数-径向基核
03-10-函数映射-单调性
01-17-看我36变-行列式
08-02-最优化方法-直接法
01-04-向量内积
01-16-看我36变-矩阵的逆(左逆、右逆)
02-01-物以类聚-度量是核心
01-25-换个角度看矩阵正定性
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!
03-16-高阶导数与泰勒展开
01-15-看我36变-秩与初等变换
03-35-对偶空间与对偶基
05-02-样本编码-特征提取
01-06-分量乘除
03-17-求导法则
09-01-高维度不一定是灾难-线性不可分问题
03-21-方向导数与梯度
03-03-凸集与凸集分离定理