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摘要： 三分钟彻底理解：深度学习为什么要做"单位标准差"归一化？ 目录三分钟彻底理解：深度学习为什么要做"单位标准差"归一化？从一段"看不懂"的代码说起历史故事：曹冲称象，破解"没法直接量"的问题类比到深度学习数学思考：宋浩的概率统计课，Z 分数的由来为什么这个变换是对的？代码对照可视化验证：不归一化 vs 阅读全文

摘要： 用 3D 工具看懂矩阵乘法：张量运算可视化入门 本文面向 PyTorch 初学者：这篇文章帮你走入 @、torch.mm、torch.matmul 的世界。 本文将： 分清楚 PyTorch 里四种乘法到底有什么区别； 用一个在线免费的 3D 可视化工具，让你直观体会矩阵乘法计算过程。 目录用 3D 阅读全文

摘要： NumPy、Pandas、Tensor 的切片索引操作全面对比。重点说明常踩的坑： df.loc()对比 df.iloc() NumPy 切片修改为什么会影响原数组？ 附速查表、流程图和可视化图解。 阅读全文

摘要： 目录神经网络学习算法详解前言：训练效果示意图一、项目代码运行说明在项目目录下运行命令代码结构网络架构训练流程示意图二、梯度下降算法 (Gradient Descent)1. 核心思想2. 数学原理3. 随机梯度下降 (SGD)三、反向传播算法 (Backpropagation)1. 为什么需要反向传 阅读全文

摘要： 目录机器学习线性回归实验：基于真实数据的梯度下降实践一、执行结果1.1 数据概览1.1.1 data.head()1.1.2 data.describe()1.1.3 plt.show()1.2 代价函数初始值1.3 梯度下降结果1.4 拟合直线与数据散点图1.5 代价下降曲线1.6 预测示例二、代 阅读全文

摘要： 目录如何使用 LaTeX 写数学公式及机器学习中常用符号手册如何使用 LaTeX 写数学公式（简要说明）1. 公式模式2. 常用符号与结构2.1 上下标2.2 分式2.3 根式2.4 求和、积分、极限2.5 希腊字母2.6 运算符与关系符2.7 括号与定界符2.8 矩阵与行列式2.9 多行公式与分段 阅读全文

摘要： 目录前言1.一维参数问题(1) 解析求解（求导法）(2) 图形示意（二维平面）(3) 用梯度下降（一维情况就是“导数下降”）求解关键思想2. 二维参数问题举例(1) 计算梯度(2) 初始化参数(3) 第一次迭代（手工模拟）(4) 多次迭代的效果3. 三维参数问题举例总结 梯度下降学习可观看以下视频： 阅读全文

摘要： 目录前言NumPyNumPy 的一些特点NumPy 的一些应用1、人工智能中的基础数学工具2、深度学习框架的底层依赖3、数据预处理与特征工程4、加速运算（向量化优势）NumPy 的创建 - NdarrayNdarray 的数据类型Ndarray 的索引与切片NumPy 的运算1、简单运算 + - * 阅读全文