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AI基础课程--数学基础知识
通过本课程的学习，使学员： 1、掌握线性代数的基础知识及应用。 2、掌握概率论与数理统计的基础知识及应用。 3、理解信息熵与基尼系数的相关知识。 4、掌握常用的最优化算法及应用。 课程大纲 第1章 高等数学 第2章 凸优化 第3章 线性代数 第4章 概率论与数理统计 第5章 信息论
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【机器学习｜数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数（7）：逆矩阵
本文介绍了【【机器学习｜数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数（7）：逆矩阵】相关内容，与您搜索的线性代数——(4)行列式 相关，助力开发者获取技术信息和云计算技术生态圈动态...请点击查阅更多详情。
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线性代数（三）行列式
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【机器学习｜数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数（21）：正定二次型
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【机器学习｜数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数（23）：维数、基与坐标
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Numpy中数组和矩阵操作的数学函数（3）
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MIT线性代数笔记十九讲 行列式公式和代数余子式
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线性代数
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线性代数
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线性代数
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线性代数---
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NumPy 中级教程——线性代数操作
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AI数学基础之线性代数——华为AI学习笔记4
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C++解决线性代数矩阵转置
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科学计算基础软件包NumPy入门讲座（9）：线性代数子模块
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【数学建模】线性代数知识汇总，参加建模大赛的小伙伴看过来，它会是你的最优选
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线性代数知识整理
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numpy之线性代数与随机漫步
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利用Numpy计算行列式
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Numpy中数组和矩阵操作的数学函数（1）
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numpy之线性代数与随机漫步
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