在机器学习领域中，NumPy是最基本的数据结构，用于存储矩阵和执行与矩阵计算相关的操作。本文分享一些关于NumPy的使用小技巧，通过矩阵计算避免循环逻辑。 在多分类过程中，经常需要将概率矩阵转换为One-Hot矩阵，用于验证模型效果。 根据最大位置, 选择对角线矩阵相应的行, …

在生活中你会经常发现许多人希望自己的大脑能像电脑一样，比如要是真有这机会能把自己改造成钢铁侠，他们会迫不及待地想抓住。 可是回过头看看过去几十年科学家们的研究，你会惊讶地发现，他们在一直努力让电脑更像人脑！怎么做到呢？借助神经网络——它是由几百个、几千个甚至几百万个人工脑细胞组…

神经网络具有很强的学习能力和自适应自组织能力，而且随着隐含层的数量增大学习能力也将变得更强，因此目前很多场景都使用神经网络，比如深度学习，我们更熟悉的就是阿法狗。 神经网络已经有很多变种，比如卷积神经网络、循环神经网络等等。 感知器是一种最基础的神经网络，他只有输入层和输出层，…

作为机器学习中的线性回归，它是一个典型的回归问题，由于容易理解、可解释性强，被广泛应用于机器学习的过程中。为了深入了解线性回归相关知识，飞马网于4月12日晚邀请到先后在1号店、飞牛网等电商企业从事算法工作的张飞老师，在线上直播中，为我们分享线性回归知识。 两个变量之间的关系是怎…

交叉熵是一个在ML领域经常会被提到的名词。在这篇文章里将对这个概念进行详细的分析。

似然函数（likelihood）：用来描述已知随机变量输出结果时，未知参数的可能取值。 似然函数和密度函数是完全不同的两个数学对象，前者是关于的函数，后者是关于的函数。 数学期望（mean）：试验中，每次可能结果的概率乘以其结果的总和。 （伯努利）大数定律：当试验次数足够多时，…

虽然目前 nlp 很多任务已经发展到了使用深度学习的循环神经网络模型和注意力模型，但传统的模型咱们也一样要了解。这里看下如何使用隐马尔科夫模型(HMM)进行分词。 隐马尔科夫模型是一种有向图模型，图模型能清晰表达变量相关关系的概率，常见的图模型还有条件随机场，节点表示变量，节点…

简单线性模型拟合定义模型定义平均损失函数:问题转化为求最小时,的值，即求偏导然后联立求解令：求得：更复杂的线性关系模型令：得到:平均损失函数可以表示为:求偏导：得到：即：简单线性模型拟合实现推导出来结

只需10行Python代码，我们就能实现计算机视觉中目标检测。 没错，用这寥寥10行代码，就能实现目前AI产品中应用广泛的目标检测技术。 看完了代码，下面容我们聊聊目标检测背后的技术背景，并解读这10行Python代码的由来和实现原理。 人工智能的一个重要领域就是计算机视觉，它…