3-2 模型求解与梯度下降法
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介绍
章节
问答
笔记
第1章 课程介绍
1-1 课程介绍
第2章 矩阵
2-1 矩阵的基本知识
2-2 矩阵的基本运算
2-3 向量及向量的基本运算
2-4 机器学习中的矩阵运算
2-5 Python实现矩阵运算
第3章 微积分
3-1 极限与导数
3-2 模型求解与梯度下降法
3-3 积分
3-4 实战提升：Python实现函数微分与积分
第4章 概率分析
4-1 概率基础知识
4-2 条件概率与全概率
4-3 贝叶斯公式
4-4 实战：朴素贝叶斯判断客户消费意愿
4-5 课程总结
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