028.【第一章 线性代数(上)】-8 矩阵的逆②
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022.【第一章 线性代数(上)】-2 矩阵及其基本运算②
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031.【第二章 线性代数(下)】-1 矩阵的初等变换①
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020.【第一章 线性代数(上)】章节导读
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049.【第三章 微积分】-08 多元函数泰勒公式与海森矩阵&多元函数的极值
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290.第十五章15.2矩阵奇异值分解基本定理
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033.【第二章 线性代数(下)】-3 矩阵的初等变换③
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034.【第二章 线性代数(下)】-4 矩阵的初等变换④
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226.第一章 1.3 梯度下降法
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025.【第一章 线性代数(上)】-5 矩阵的行列式③
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Low-rank Methods for Bayesian Inverse Problems
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042.【第三章 微积分】-01常用函数的导数以及到导数的常用公式
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037.【第二章 线性代数(下)】-7 矩阵的特征值与特征向量③
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针对Toeplitz系数矩阵的矩阵方程的预处理求解算法的尝试
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机器学习+深度学习零基础入门的学习路线图总算有人讲清楚了！一次性讲全不迷路！（机器学习/深度学习/人工智能/j计算机视觉）
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296.第十六章16.1主成分分析介绍
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227.第一章作业讲解-极大似然估计
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059.【第五章 最优化】-2 无约束最优化梯度下降
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048.【第三章 微积分】-07 方向导数与梯度及其应用
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非线性二次规划+声表面波压电方程+Krylov求解器矩阵特征选择+锥特征值互补+GPBICG+Kaczmarz
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323.第二十一章21.1PageRank算法的定义与幂法计算
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053.【第四章 概率论】-02全概率公式与贝叶斯公式及应用&独立性
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248.第五章作业讲解-决策树
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机器学习中的优化算法1
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281.第十四章14.2.3距离公式证明
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176.07-01-K-means基本原理及推导
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235.第三章 3.2 kd树
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055.【第四章 概率论】-04期望与方差part1
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282.第十四章14.2.4确定最佳聚类数
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268.第十章 10.1 导论
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260.第八章 8.2 前向分步算法