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感知机常用于二分类问题，找一个超平面将线性可分的数据集进行分类。本文将从单层感知机的原理开始探讨，再到多层感知机原理以及多层感知机的实现。

​在机器学习领域中的大多数任务通常都与预测有关。本篇文章将深入讨论线性回归的原理，并动手实现一个线性回归模型。

线性回归适合于预测连续值，而对于分类问题的离散值则束手无策。因此引出了本文所要介绍的softmax回归模型，该模型是针对多分类问题所提出的

在对图像的处理中，我们常常需要识别图像中的边缘。边缘检测是图像处理中的重要一环，本篇文章将围绕边缘检测进行讨论。

在计算机图像学中常常涉及到对图像的进行各种变换，包括平移、旋转、缩放、剪切等操作，它们被称为坐标变换或仿射变换。本篇文章将由浅到深，详细地讨论关于图像坐标变换的原理。