21 三种梯度下降法
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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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23 实战代码实现三种梯度下降
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7 SVD分解练习
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32 保险花销预测
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03 特征值分解
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62 图片与数组的转换
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24 归一化
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31 实战保险花销预测
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14 凸函数
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10 SVD用于图片压缩
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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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61 pillow颜色替换_图片与数组的转换
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05 SVD分解sigma求解
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29 多项式升维
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27 手动实现ridge回归
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76 pandas基础之series及dataframe
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06 SVD分解UV求解
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13 凸集的仿射子空间仍为凸集线性变换及约束不改变凸集
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30 实战多项式升维
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78 pandas 拼接及merge
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18 多元线性回归损失函数推导
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21 文件模块_文件类型_文件读写_文本文件编码_程序异常情况下文件的关闭_with上下文管理器_emumerate
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19 解析解求线性回归优化问题
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35 grid布局管理器
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16 析构函数_垃圾回收_call方法_方法重名
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32 text多行文本
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28 实战手动实现Ridge回归及Lasso回归
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01 python入门之海归绘图
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26 代码实战Ridge回归Lasso回归Elasticnet回归
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25过拟合正则化ridge回归lasso回归
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01 导数与向量
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15 构造函数_实例属性_实例方法_类对象_类属性_类方法_静态方法
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04 多元函数泰勒展开及两个向量求导公式
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73 用tensorflow实现线性回归
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16 带约束的优化问题拉格朗日对偶
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20 sklearn实战多元线性回归
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29 GUI编程概览及常见组件介绍
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12 函数的参数传递
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05 字符串格式化
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38 optionmenu_scale_颜色框_文件选择框_文件对话框