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原创跟李沐学AI：chapter_linear-networks\linear-regression-scratch.ipynb下的笔记以及课后练习

跟李沐学AI：chapter_linear-networks\linear-regression-scratch.ipynb下的笔记以及课后练习。

2024-09-11 22:12:50 226

原创【无标题】

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2024-08-17 20:06:28 230

原创跟李沐学AI:chapter_preliminaries/index/autograd、自动求导、动态构建计算图、requires_grad_(True)&detach、backward()函数

backward()不能对向量使用，必须要找一个标量函数进行反向传播求导，往往通过sum函数得到标量结果再回去求导，求和并不影响每个结果向量对各个变量的导数。

2024-07-31 20:32:05 874

原创跟李沐学AI：chapter_preliminaries/calculus 补充向量&矩阵函数求导的概念；Jacobian形式

个人理解：标量&向量对向量求导结果自然地应与导数变量对齐，即自变量的形式决定了结果的形式，特殊的是向量对向量的导数应考虑到分子的所有维度，最后形成一个导数矩阵。

2024-07-31 16:22:11 310

原创跟李沐学AI：chapter_preliminaries/calculus下的笔记以及课后练习

跟李沐学AI：chapter_preliminaries/calculus下的笔记以及课后练习。

2024-07-29 23:51:10 285

原创 Acwing. 最深的根、PAT. Deepest Root

Acwing 最深的根，PAT Deepest Root；并查集优化&非暴力枚举，时间复杂度O（n）

2024-07-28 21:15:53 410

原创跟李沐学AI：chapter_preliminaries/linear-algebra下的笔记以及课后练习

例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考。

2024-07-27 17:28:16 450

原创跟李沐学AI：chapter_preliminaries/pandas下的课后练习

记录一下学习收获以及疑惑提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考。

2024-07-25 16:59:18 273

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