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11 最优化问题梯度下降
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11 最优化问题梯度下降
12 梯度下降法牛顿法推导最优化存在的问题凸集
21 三种梯度下降法
22 实战三种梯度下降
7 SVD分解练习
23 实战代码实现三种梯度下降
19 解析解求线性回归优化问题
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
16 带约束的优化问题拉格朗日对偶
10 SVD用于图片压缩
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
32 保险花销预测
06 SVD分解UV求解
15 凸函数的局部最优即全局最优凸优化一般形式
09 break_continue及循环优化
8 SVD分解练习协方差阵
62 图片与数组的转换
31 实战保险花销预测
9 SVD用于降维协同过滤矩阵求逆
33 特征工程后的线性回归
11 函数的创建与调用局部变量全局变量
24 归一化
61 pillow颜色替换_图片与数组的转换
03 特征值分解
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
16 析构函数_垃圾回收_call方法_方法重名
35 grid布局管理器
78 pandas 拼接及merge
73 用tensorflow实现线性回归
34 逻辑回归sigmoid函数二分类基本过程
25过拟合正则化ridge回归lasso回归
30 实战多项式升维
05 SVD分解sigma求解
32 text多行文本
70 文本转语音
57 图像处理库pillow
28 实战手动实现Ridge回归及Lasso回归
24 os模块_os.path模块_shutil模块
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_
25 递归遍历文件夹_异常