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摘要： 这节课主要是讲了些基本的numpy，scipy和线性的分类器（图像上面，比如knn），还讲了下一些损失函数 一：numpy，scipy和线性的分类器（图像上面，比如knn）主要讲代码 注意;axis=0 表示列 axis=1表示行 numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn) 阅读全文

摘要： 梯度方向：上升的方向 梯度下降：沿着梯度的反方向下降，来最小化损失函数，也就是沿着梯度的反方向 泰勒级数：展开式通项 贝叶斯公式：后验概率=先验概率*条件概率 特征值与特征向量：特征值不同，特征向量线性无关 PCA:降维的同时尽可能的保留原始的信息 过程 1)先求解协方差矩阵 2)求解协方差矩阵的特 阅读全文