摘要：最近几天陆续补充了一些“线性回归”部分内容，这节继续机器学习基础部分，这节主要对CNN的基础进行整理，仅限于基础原理的了解，更复杂的内容和实践放在以后再进行总结。 卷积神经网络的基本原理 前面对全连接神经网络和深度学习进行了简要的介绍，这一节主要对卷积神经网络的基本原理进行学习和总结。 所谓卷积，就 阅读全文

摘要：继续回到神经网络章节，上次只对模型进行了简要的介绍，以及做了一个Hello World的练习，这节主要是对当我们结果不好时具体该去做些什么呢？本节就总结一些在深度学习中一些基本的解决问题的办法。 为什么说是“基本的办法”？因为这一部分主要是比较基础的内容，是一些常用的，比较容易理解的，不过多的去讨论 阅读全文

摘要：在机器学习三步走中，其中最重要的就是第二步找到用于衡量模型好坏的方法，也就是损失函数，通过求解最小化损失，从而求得模型的参数。前面分别对线性回归、LR以及实战部分的SVM、决策树以及集成学习算法进行了概述，其中都用到了不同的损失函数，今天在这里对机器学习中常见的损失函数进行一个总结。 常见损失函数总 阅读全文

摘要：神经网络是深度学习的基础，上节提到由LR能够联系到神经网络，本节就对神经网络和BP算法进行一个回顾和总结。 1.由LR到神经网络 前面在逻辑回归的文章末尾提到，当样本是线性不可分时，需要对样本数据进行转换，转换过后在进行分类，那么转换的这个步骤就成为特征的提取的过程，结构如图所示： 如上图所示，图中 阅读全文