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  • 01_微分学与梯度下降_微分学在机器学习算法中的应用
  • 02_微分学与梯度下降_两边加定理
  • 03_微分学与梯度下降_证明多项式函数
  • 04_微分学与梯度下降_二阶导数
  • 05_微分学与梯度下降_泰勒级数
  • 08_数学分析_理论上的标记_梯度方式
  • 07_数学分析_理论上的标记_幂函数的处理方式
  • 09_数学分析_理论上的标记_伯努利指数族
  • 06_数学分析_理论上的标记_问题分析
  • 10_数学分析_理论上的标记_推导Sigmoid函数
  • 11_数学分析_理论上的标记_线性回归的假设函数
  • 12_数学分析_理论上的标记_广告数据的分析
  • 13_数学分析_理论上的标记_数据分析库
  • 14_数学分析_理论上的标记_数据分析库pandas
  • 15_数学分析_理论上的标记_数据分析可视化分布
  • 16_数学分析_理论上的标记_数据分析库子图subplot设置
  • 17_数学分析_理论上的标记_分割和选择建立模型
  • 18_数学分析_理论上的标记_模型验证与预测
  • 19_线性回归多个变量的情形
  • 20_似然函数
  • 21_线性回归的目标函数
  • 22_theta求解和梯度的结合
  • 23_theta的全部求解过程
  • 24_复杂度惩罚因子
  • 25_绝对值损失和平方和损失
  • 26_机器学习与数据使用
  • 27_梯度下降开篇
  • 28_梯度下降推导过程
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