美图软件中的那些滤镜效果是如何实现的？本文从原理到Python实战详解八大图像特效算法，为你的图片加一层属于自己的滤镜吧！

本篇内容主要是面向机器学习初学者, 介绍常见的机器学习算法。

今天来科普一下视频播放中的码率的概念。 码流(Data Rate)是指视频文件在单位时间内使用的数据流量，也叫码率、取样率、码流率，通俗一点的理解就是,是视频编码中画面质量控制中最重要的部分，一般我们用的单位是kb/s或者Mb/s。一般来说同样分辨率下，视频文件的码流越大，压缩…

信息论与信息熵是 AI 或机器学习中非常重要的概念，我们经常需要使用它的关键思想来描述概率分布或者量化概率分布之间的相似性。在本文中，我们从最基本的自信息和信息熵到交叉熵讨论了信息论的基础，再由最大似然估计推导出 KL 散度而加强我们对量化分布间相似性的理解。最后我们简要讨论了…

作者：Petros Drineas、Michael W. Mahoney 矩阵在计算机科学、统计学和应用数学中占有独一无二的地位。一个 m×n 矩阵可以对 m 个对象（每个对象由 n 个特征描述）在有限单元网格中的离散微分算子信息进行描述；一个 n×n 正定矩阵可以编码所有 n…

近来在深度学习中，卷积神经网络和循环神经网络等深度模型在各种复杂的任务中表现十分优秀。例如卷积神经网络（CNN）这种由生物启发而诞生的网络，它基于数学的卷积运算而能检测大量的图像特征，因此可用于解决多种图像视觉应用、目标分类和语音识别等问题。 但是，深层网络架构的学习要求大量数…

在我们中的很多人看来，贝叶斯统计学家不是巫术师，就是完全主观的胡说八道者。在贝叶斯经典方法中，马尔可夫链蒙特卡洛（Markov chain Monte Carlo/MCMC）尤其神秘，其中数学很多，计算量很大，但其背后原理与数据科学有诸多相似之处，并可阐释清楚，使得毫无数学基础…

最大似然估计方法（Maximum Likelihood Estimate，MLE）也称为极大概似估计或最大似然估计，是求估计的另一种方法，最大概似是1821年首先由德国数学家高斯（C. F. Gauss）提出，但是这个方法通常被归功于英国的统计学家罗纳德·费希尔（R. A. F…