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A=[]
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人工智能无处不在：车牌识别，人脸识别，自动驾驶..........
机器学习是一种实现人工智能的方法。
从数据中寻找规律，建立关系
人工智能数学基础：矩阵运算、微积分、概率分析
根据用户的基本信息，预测用户是否会购课消费
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求极限
L1 = sp.limit(y1, x, 0) #y1在x = 0 处的极限值（“00”表示在无穷处）
问题：负无穷用“-00”表示？？？
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求导/微分 y1 = 3*x
f1 = sp.diff(y1)
求积分 y2 = 3*x
f2 = sp.integrate(y2 , x)
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import numpy as np
讲numpy简写为np
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G = np.dot(A , B ) #矩阵的乘法
print(A.shape) #输出矩阵的行列
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寻找最小损失函数，通过微分求解模型系数查看全部
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可用的资源
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哈哈查看全部
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同型矩阵：行数和列数分别相同的矩阵
负矩阵：矩阵元素互为相反数关系的矩阵（A和-A）
矩阵的加法：矩阵元素分别相加/减，矩阵的加法满足交换律（A+B=B+A）、结合律（A+B+C=A+(B+C)），注：同型矩阵才可以加减
矩阵的数乘：数与矩阵元素分别相乘（αA），矩阵的乘法满足交换律（αA=Aα）、结合律（αAβ=α(Aβ)）、分配律(α(A+B)=αA+αB）
矩阵与矩阵相乘：行列元素一次相乘并求和，矩阵与矩阵相乘不满足交换律（AB≠BA），满足结合律（(AB)C=A(BC)）和分配律(A(B+C)=AB+AC），注：运算前提-第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数
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明理路查看全部
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