前言：其实之前就已经用过 LSTM 了，是在深度学习框架 keras 上直接用的，但是到现在对LSTM详细的网络结构还是不了解，心里牵挂着难受呀！今天看了 tensorflow 文档上面推荐的这篇博文，看完这后，焕然大悟，对 LSTM 的结构理解基本上没有太大问题。此博文写得真…

线性回归是统计学总最常用的算法之一。从根本上来说，当你想表示两个变量间数学关系时，就可以使用线性回归。当你使用它时，你首先假设输出变量（有时称为响应变量、因变量或标签）和预测变量（有时称为自变量、解释变量或特征）之间存在线性关系。当然这种线性关系也可能存在于一个输出变量和数个预…

若人工智能有希望取得突破，是如何实现的，“智能”又从何而来呢？这主要归功于一种实现人工智能的方法——机器学习。

在用机器学习解决问题的时候，我们会发现，真实世界中事物的类别，很多都不是线性可分的。即不存在任何一条线，在这条线的一边全是属于某一类的点，而另一边全是属于另一个类的点。 可以看到，要分开蓝点和红点，用一条线是不可能的了。因此，我们的决策边界必须是个相当复杂的形状。 在这里，多层…

TensorFlow Docs 是由掘金翻译计划实时维护的 TensorFlow 官方文档中文版，维护者由全球各大公司开发人员和各著名高校研究者及学生组成。欢迎大家加入维护团队，欢迎提 Issue 和 PR。 此外还有前段时间 Google 官方推出的 机器学习速成课程。 答：…

导语：本文是TensorFlow实现流行机器学习算法的教程汇集，目标是让读者可以轻松通过清晰简明的案例深入了解 TensorFlow。这些案例适合那些想要实现一些 TensorFlow 案例的初学者。本教程包含还包含笔记和带有注解的代码。

这是本系列教程的第一章。本章将带领你入门深度神经网络的数学和算法基础。然后我们将效仿 TensorFlow API，自己动手用 Python 实现一个神经网络库。 学习本章不需要任何机器学习或者神经网络的基础。但是，对于本科生级别的微积分、线性代数、基础算法和概率学，需要有一定…