14 凸函数
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12 函数的参数传递
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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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53 numpy常用函数
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15 凸函数的局部最优即全局最优凸优化一般形式
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18 多元线性回归损失函数推导
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16 析构函数_垃圾回收_call方法_方法重名
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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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8 SVD分解练习协方差阵
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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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11 函数的创建与调用局部变量全局变量
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21 三种梯度下降法
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14 嵌套函数_nonlocal关键字_LEGB规则_面向对象_类的创建与调用
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62 图片与数组的转换
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03 特征值分解
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27 手动实现ridge回归
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31 实战保险花销预测
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23 实战代码实现三种梯度下降
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16 带约束的优化问题拉格朗日对偶
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28 实战手动实现Ridge回归及Lasso回归
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11 最优化问题梯度下降
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78 pandas 拼接及merge
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61 pillow颜色替换_图片与数组的转换
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24 归一化
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33 特征工程后的线性回归
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76 pandas基础之series及dataframe
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20 sklearn实战多元线性回归
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10 SVD用于图片压缩
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27 模块化编程_模块导入_包
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28 包的发布安装导入
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26 pycharm调试_模块化编程
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9 SVD用于降维协同过滤矩阵求逆
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11 最优化问题梯度下降
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06 序列之列表
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32 text多行文本
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18 mro_str改写_多重继承
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05 字符串格式化
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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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57 图像处理库pillow
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25过拟合正则化ridge回归lasso回归