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学习所花时间（包括上课）：9h 代码量（行）：0行 博客量（篇）：1篇 今天，上午学习，下午学习； 我了解到的知识点： 1.mybatis 明日计划： 学习 阅读全文
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《机器学习公式详解》第4-6章概要 第四章：线性代数与矩阵运算 线性代数的基本概念，包括向量、矩阵、线性方程组等 矩阵的运算，包括加法、乘法、转置等 特征值与特征向量，以及它们在机器学习中的应用 第五章：概率图模型与隐马尔可夫模型 概率图模型的基本概念，包括有向图、无向图、贝叶斯网络等 隐马尔可夫模 阅读全文
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《机器学习公式详解》一书涵盖了机器学习领域的基础知识和数学公式，旨在帮助读者深入理解机器学习算法的原理和应用。 第一章：机器学习基础 机器学习的定义和应用 监督学习、无监督学习、强化学习的基本概念和原理 样本、特征、模型、标记等基本概念 第二章：概率与统计基础 概率、条件概率、贝叶斯定理等基本概念 阅读全文
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