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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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032.【第二章 线性代数(下)】-2 矩阵的初等变换②
066.【作业讲解】第二章:Python基本语法元素
024.【第一章 线性代数(上)】-4 矩阵的行列式②
035.【第二章 线性代数(下)】-5 矩阵的特征值与特征向量①
059.【第五章 最优化】-2 无约束最优化梯度下降
029.【第一章 线性代数(上)】-9 矩阵的逆③
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
058.【第五章 最优化】-1 无约束最优化梯度下降
289.第十五章15.1矩阵奇异值分解步骤
020.【第一章 线性代数(上)】章节导读
262.第八章作业讲解-提升方法
226.第一章 1.3 梯度下降法
375.【第十周】聚类
123.03-【案例】鸢尾花分类
753.1-3图像基础知识
143.05-03-朴素贝叶斯模型
301.第十六章16.6拟牛顿迭代法
341.【第三周】【作业讲解】决策树
562.【论文精读(选修)】mobilenet-01-背景介绍
199.09-03-Voting原理
144.05-04-朴素贝叶斯代码实现(1.训练过程)
116.03-02-逻辑回归求解
241.第四章 4.3 期望风险最小化
256.第七章作业讲解-支持向量机 sklearn习题7.2
2024新版北师大数学七年级上教材——4.2 角
139.04-【案例】:使用决策树进行个人信用风险评估(2.模型评估指标)
065.第二章 Python 基本语法元素
088.【作业讲解】第十三章:Matplotlib
047.【第三章 微积分】-06 偏导数&多元函数复合求导法则链式求导法则
768.4_1特征描述_HOG
055.【第四章 概率论】-04期望与方差part1
296.第十六章16.1主成分分析介绍
287.第十四章14.3作业讲解- 离差平方和距离推导公式证明
306.第十七章17.2LSA算法实现
137.04-【实战】Sklearn实现决策树
283.第十四章14.2.5有序样本分类法
电动力学的数学基础:多元函数的积分3.理解斯托克斯公式
145.05-05-朴素贝叶斯代码实现(2.预测过程)
625.【作业讲解】:assignment1讲解
136.04-12多变量决策树