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C/C++ 1 Linux 1 可视化 1 工具 1 数学 5 比赛 1 深度学习 10 环境配置 2 美化 1
  • PRML 第五章:神经网络 — 从固定基函数到可学习表示
    2026-08-11 13 分钟
    2026-08-11 13 分钟

    PRML 第五章核心推导与代码实现:前馈网络、反向传播、数值梯度验证、XOR、正则化与早停

  • PRML 第四章:线性分类模型 — 从决策边界到贝叶斯逻辑回归
    2026-07-30 12 分钟
    2026-07-30 12 分钟

    PRML 第四章核心推导与代码实现:线性判别、Fisher、感知机、生成式分类、逻辑回归、Softmax 与贝叶斯近似

  • PRML 第三章:线性回归模型 — 从最大似然到贝叶斯
    2026-07-23 36 分钟
    2026-07-23 36 分钟

    PRML 第三章完整推导与代码实现:极大似然、基函数、正则化、偏差-方差分解、贝叶斯线性回归

  • 深度学习中的数学
    2025-07-14更新于 2025-07-18 3 分钟
    2025-07-14更新于 2025-07-18 3 分钟

    介绍深度学习中常用的数学概念和方法,包括线性代数、概率论、微积分等。

  • 深度学习中的矩阵求导基础
    2025-07-14更新于 2025-10-05 7 分钟
    2025-07-14更新于 2025-10-05 7 分钟

    介绍深度学习中常用的矩阵求导基础知识,包括分母布局和分子布局,以及链式法则的应用。

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