数值微分和梯度法
利用微小的差分求导数的过程称为数值微分。以计算函数f在(x + h)和(x − h)之间的差分。因为这种计算方法以x为中心，计算它左右两边的差分，所以也称为中心差分（而(x + h)和x之间的差分称为前向差分）。
深度学习入门——神经网络学习
这里所说的“学习”是指从训练数据中自动获取最优权重参数的过程。为了使神经网络能进行学习，将导入损失函数这一指标。而学习的目的就是以该损失函数为基准，找出能使它的值达到最小的权重参数。为了找出尽可能小的
深度学习入门—手写文字识别机
和求解机器学习问题的步骤（分成学习和推理两个阶段进行）一样， 使用神经网络解决问题时，也需要首先使用训练数据（学习数据）进 行权重参数的学习；进行推理时，使用刚才学习到的参数，对输入 数据进行分类。
深度学习预热——感知机
感知机是由美国学者Frank Rosenblatt在1957年提出来的。为何我们现在还要学习这一很久以前就有 的算法呢？因为感知机也是作为神经网络（深度学习）的起源的算法。因此， 学习感知机的构造也就
深度学习入门——神经网络
之前介绍的感知机，不足的是——权重的设定工作需要人工进行。 而神经网络，的出现就是为了解决刚才的问题。具体地讲，神经网络的一 个重要性质是它可以自动地从数据中学习到合适的权重参数。
继续前端？还是走一条其他的路？
自从决定不考研继续工作之后，在等待七月份去华为实习的这两三个月时间里，一直在纠结一件事，以后的技术栈应该往哪个方向发展？真的好迷茫，每次想到这里就觉得自己好菜，杂七杂八学了一堆，却好像什么也没学。 前端接触的比较多，却一直想着要做算法，做
机器学习常见算法模型练习——线性回归
¶什么是线性回归 最简单的线性回归就是直接利用一条直线拟合二维平面上的一系列点，目的是利用这条直线概括所有训练集中样本的散布规律或趋势，最终用于新样本点的预测。二维平面上直线方程的一般形式为y=ax+b，使用训练集中的数据以某种方式训练该
机器学习常见算法模型练习——决策树
¶决策树 以下概念介绍转自——参考文章：决策树算法介绍及应用 决策树是附加概率结果的一个树状的决策图，是直观的运用统计概率分析的图法。机器学习中决策树是一个预测模型，它表示对象属性和对象值之间的一种映射，树中的每一个节点表示对象属性的判断
