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大白话讲明白PCA降维算法（上集） #PCA主成分 #机器学习 #机器学习入门 #降维算法 #主成分分析

汽车的排量丶扭矩丶功率丶马力有什么作用？它们之间又有什么关系

从《九章算术》到人工智能，线性代数8大突破 #线性代数 #数学 #人工智能 #数据科学 #机器学习

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我们找到了让AI反直觉的物理学背叛 #深度学习 #机器学习 #扩散模型 #人工智能 #物理

学了10年神经网络深度学习，本质并不高大上 在这期视频中，我会用直观的可视化方式，从最基本的数学原理讲起，带你理解神经网络是如何从数据中一步步学会预测的。#神经网络 #深度学习 #机器学习 #入门 #人工智能

慢镜头看石宇奇的步伐转换，以及学习与安东森之间斗智斗勇的球商 #羽毛球 #羽毛球精彩片段 #石宇奇 #安东森

风霁：优化体验，还是塑造现实？平台推荐算法探秘 今天的嘉宾风霁是一位资深的推荐算法工程师。 风霁在国内的几家大厂的推荐算法场景有 8 年的研究与工作经验，他参与了推荐算法的基础模型复杂化的整个进程：从最早的简单机器学习、深度学习，到目前大模型相关的技术在推荐场景下的各种结合应用。 这其中涉及到了用户体验层面的诸多问题，比如信息茧房、社区内容生态、流量公平性等等。 和风霁的这次对话，我们还追问了很多问题，包括技术的事实层面，也包括了一些科技和文化领域的交叉。 我们都生活在这个算法驱动的信息时代，算法

邻接矩阵是图论中表示图结构的经典数学工具，由匈牙利数学家库拉托夫斯基在20世纪初提出，通过矩阵元素a[i][j]表示节点i和j间的连接关系。其起源可追溯至欧拉对七桥问题的研究，为图的代数表示奠定基础。现代应用中，邻接矩阵广泛用于计算机科学领域，包括社交网络分析、路径规划算法、网络安全评估等。在机器学习中，基于邻接矩阵的图神经网络(GNN)成为处理非结构化数据的前沿方法，在推荐系统、分子结构预测和交通流量优化等场景展现强大能力，推动了图论从理论到实际应用的深度融合。