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matlab补码变源码-NextAI-MachineLearning:NextAI机器学习技术流课程的材料
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2021-05-20
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matlab补码变原始码NextAI机器学习 NextAI机器学习技术流课程的材料。 必备材料 我们鼓励您在机器学习课程之前阅读以下主题。 对这些问题保持警惕是很常见的,特别是如果您已经放学了一段时间。 我提供了Marc Peter Deisenroth,A。Aldo Faisal和Cheng Soon Ong的新教科书(MML)中的建议阅读材料。 该教科书的pdf版本可在线免费获得。 我还提供了补充的Jupyter Notebooks(通过Google Colaboratory),其中包含基于Python的示例和与复习主题相关的练习。 下面提供了有关运行笔记本电脑的更多信息。 话题 MML读物 Jupyter笔记本 介绍 -前言-1简介与动机-1.1寻找直觉的单词-1.2读这本书的两种方法-1.3练习和反馈 线性代数 -2个线性代数-2.1线性方程组-2.2矩阵-2.3线性方程组的求解系统-2.4向量空间-2.5线性独立-2.6基础和等级-2.7线性映射-2.8仿射空间 -- -- -- 解析几何 -3解析几何-3.1规范-3.2内部产品-3.3长度和距离-3.4角度和正交性-3.5
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NextAI-MachineLearning-master.zip (25个子文件)
NextAI-MachineLearning-master
03b - Orthogonality.ipynb 5KB
06a - DiscreteAndContinuousProbabilities.ipynb 8KB
07a - UnconstrainedOptimization.ipynb 11KB
05b - AutomaticDifferentiation.ipynb 16KB
04a - DeterminantAndTrace.ipynb 5KB
04c - CholeskyDecomposition.ipynb 8KB
images
8
Variable.png 8KB
9
cifar10.png 232KB
02b - SolvingSystemsOfLinearEquations.ipynb 13KB
04b - EigenvaluesAndEigenvectors.ipynb 7KB
04d - EigendecompositionAndDiagonalization.ipynb 5KB
04e - SingularValueDecomposition.ipynb 6KB
environment.yml 250B
README.md 17KB
04f - MatrixApproximation.ipynb 4KB
07c - BlackBoxOptimization.ipynb 9KB
03a - AnalyticGeometry.ipynb 18KB
05a - DerivativesPartialDerivativesAndGradients.ipynb 10KB
.gitignore 89B
06b - SummaryStatisticsAndIndependence.ipynb 13KB
02c - LinearIndependence.ipynb 5KB
06c - GaussianDistribution.ipynb 13KB
01 - ScientificPython.ipynb 23KB
02a - VectorsAndMatrices.ipynb 13KB
07b - ConstrainedOptimization.ipynb 11KB
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