fitzeng

看这个系列需要有Python的基础知识，虽然一开始想写一篇Python概要的，实在是很庞杂，而且有那么多好的Python基础教程，自己就不多插一脚了吧。个人觉得IBM上的“可爱的Python”系列不错。 OK，让我们开始吧~

推荐《零基础入门深度学习》系列文章入门者可以看看，理论推导很全面。

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。

可能我们会凭记忆使用这个简单的算法，但是如果我们多问自己一个为什么？思路就有点模糊了，可能会想：“是啊，为什么呢？难道又是玄学？”。下面就给出一系列疑问的证明： Q1: 是 的一个公约数，其中 。 由于 是正整数，所以 是 的一个公约数。 要想证明 是 ，也就是说证明 互质，即…

官方 Demo 最为致命

这篇文章描述了采用反向传播算法的多层神经网络的训练过程。为了说明这个过程，我们采用三层神经网络，两个输入一个输出作为示例。如下图所示： 每个神经元由两个单元组成。第一个单元是权重系数和输入型号的乘积和。第二个单元是实现非线性功能，这种功能叫做神经元激活。信号 是加法器输出信号，…

至于历史上是如何的大家可以网上查阅，这里讲讲我对于神经网络产生的必然性的一些看法。先回到上一篇文章，可以看到，如果要找一个简单的能用现有函数规则描述的特征边界（比如直线，圆，椭圆，球面……），我们可以直接选取它的特征量，然后对这个模型进行训练，也就是说，对于某种问题有它的某种特…

如果你看过前面的线性回归介绍，可以知道，线性回归是通过对一类呈线性分布的数据进行拟合，然后训练一个线性模型对数据进行预测。那么在逻辑回归中，可以暂时理解为处理分类问题。比如给出一个人的经纬度，要判断这个人在哪个国家，如果仅仅以线性回归的思维，我们很难根据经纬度去构造出一个很好的…

毫无疑问，机器学习现在越来越热门了，需求随着以后人工智能大爆发会持续增长。不管你是不是这个编程领域的人，都有必要了解一下机器学习是怎么回事，至少有个理性的认识，而不是觉得很神秘。但是涉及到算法数学知识是可以忽略的，只要知道，我们通过某个数学手段可以达到某个目的。比如这里要介绍的…