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很多時候需要對AI模型求解，過程中要尋找最小化的損失函數(shù)，就需要計算微分，并且通過微分求模型的一些系數(shù)。
對損失函數(shù)，求導(dǎo)，令導(dǎo)數(shù)為0，得出損失的最小值，系數(shù)。
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sklearn庫中引入CategoricalNB失敗，但是高斯NB和多項(xiàng)式NB都是有的，請問這是庫的問題嗎還是我引入錯了
代碼為
????from sklearn.naive_bayes import CategoricalNB
返回信息為
ImportError:?cannot?import?name?'CategoricalNB'?from?'sklearn.naive_bayes'?(E:\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\naive_bayes.py)
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第一章人工智能應(yīng)用場景
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行矩陣/行向量：只有一行的矩陣，列矩陣同理
矩陣與向量相乘，結(jié)果仍為向量
課后題目：
y=A*λ+b
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1.同型矩陣：行數(shù)，列數(shù)分別相同的矩陣，矩陣加減需要是同型矩陣
2.負(fù)矩陣：矩陣元素互為相反數(shù)關(guān)系的矩陣，負(fù)矩陣一定是同型矩陣
3.矩陣的數(shù)乘：數(shù)與矩陣元素分別相乘，數(shù)乘滿足交換律，結(jié)合律，分配律
4.矩陣之間相乘：行列元素依次相乘并求和，A*B:A的列數(shù)=B的行數(shù):（每行*每列，再分別相加，得到一個A行B列的矩陣），矩陣的乘法不滿足交換律，但滿足結(jié)合律和分配律。
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A*B的轉(zhuǎn)置
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pandas，matplotblib，numpy包
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梯度下降法
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函數(shù)導(dǎo)數(shù)為0時為該函數(shù)的極值點(diǎn)
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矩陣相乘運(yùn)算
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實(shí)戰(zhàn)能夠內(nèi)容
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整體體系結(jié)構(gòu)
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