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很多时候需要对AI模型求解，过程中要寻找最小化的损失函数，就需要计算微分，并且通过微分求模型的一些系数。
对损失函数，求导，令导数为0，得出损失的最小值，系数。
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sklearn库中引入CategoricalNB失败，但是高斯NB和多项式NB都是有的，请问这是库的问题吗还是我引入错了
代码为
from sklearn.naive_bayes import CategoricalNB
返回信息为
ImportError: cannot import name 'CategoricalNB' from 'sklearn.naive_bayes' (E:\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\naive_bayes.py)
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第一章人工智能应用场景
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行矩阵/行向量：只有一行的矩阵，列矩阵同理
矩阵与向量相乘，结果仍为向量
课后题目：
y=A*λ+b
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1.同型矩阵：行数，列数分别相同的矩阵，矩阵加减需要是同型矩阵
2.负矩阵：矩阵元素互为相反数关系的矩阵，负矩阵一定是同型矩阵
3.矩阵的数乘：数与矩阵元素分别相乘，数乘满足交换律，结合律，分配律
4.矩阵之间相乘：行列元素依次相乘并求和，A*B:A的列数=B的行数:（每行*每列，再分别相加，得到一个A行B列的矩阵），矩阵的乘法不满足交换律，但满足结合律和分配律。
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A*B的转置
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pandas，matplotblib，numpy包
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梯度下降法
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函数导数为0时为该函数的极值点
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矩阵相乘运算
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实战能够内容
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整体体系结构
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