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内容详情：52：凸函数.mp4 37：SVD用于协同过滤_求逆矩阵.mp4 6：常见函数的求导公式.mp4 33：奇异值分解定义.mp4 53：凸优化的性质_一般表达形式.mp4 34：求解奇异值分解中的UΣV矩阵.mp4 35：奇异值分解性质_数据压缩.mp4 45：最优化的基本概念.mp4 44：最大似然估计思想.mp4 47：梯度下降法思路.mp4 40：随机变量.mp4 36：SVD用于PCA降维.mp4 32：多元函数的泰勒展开_矩阵和向量的求导.mp4 49：牛顿法公式推导以及优缺点.mp4 48：梯度下降法的推导.mp4 38：概率论_随机事件与随机事件概率.mp4 8：复合函数求导法则.mp4 46：迭代求解的原因.mp4 54：拉格朗日函数.mp4 数学.pdf 7：导数求解的四则运算法则.mp4 39：条件概率_贝叶斯公式.mp4 5：导数的几何意义和物理意义.mp4 50：坐标下降法_数值优化面临的问题.mp4 4：导数的定义_左导数和右导数.mp4 9：推导激活函数的导函数.mp4 42：常用随机变量服从的分布.mp4 43：随机向量_独立性_协方差_随机向量的正太分布.mp4 3：最优化知识_数学内容学习重点.mp4 41：数学期望和方差.mp4 51：凸集.mp4 28：补充关于正定负定的理解.mp4 31：特征值分解.mp4 24：高阶偏导数_梯度.mp4 23：多元函数求偏导.mp4 25：雅可比矩阵_在神经网络中应用.mp4 30：特征值和特征向量(2).mp4 26：Hessian矩阵.mp4 27：二次型.mp4 29：特征值和特征向量(1).mp4 22：矩阵的行列式.mp4 2：线性代数_概率论知识点.mp4 12：向量的意义_n维欧式空间空间.mp4 11：导数判断凹凸性_导数用于泰勒展开.mp4 1：人工智能学习数学的必要性_微积分知识点...等。
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