摘要：神经网络概述与发展 概述 最初:算法企图模仿人脑 在上世纪80s和90s被广泛的应用;但在90s后期不再受关注，因为svm的兴起，人们觉得研究神经网络没前途 最近的复兴，随着深度学习兴起，提高了许多应用的最高水平，再度兴起 应用案例： 1.人脸识别 2.智能翻译 这些技术的背后都是基于神经网络，暗示 阅读全文

摘要：logistic回归虽然被称为回归但是其实它时常用于分类。 什么是分类? 常见的分类以下例子: 判断肿瘤良性恶性 判断在线交易是否是伪交易 判断明天是否下雨 回答都是（Yes或者No），相当于将数据分为两类。分别用0和1代表，0代表负类，1代表正类 逻辑回归主要解决二分类问题，逻辑回归在线性回归的基 阅读全文

摘要：关于线性回归 许多真实的过程能够用线性模型来近似 线性回归通常作为更大系统的一个模块 线性系统能有解析解，不需要迭代逼近，而是直接可以求解出来 线性预测提供了对许多机器学习核心概念的介绍，例如定义目标函数、梯度下降等 一元线性回归 比如一个朋友要买房子，如今已知一些房价的面积和对应价格。我们希望能得 阅读全文

摘要：什么是机器学习？ 比如这个学习机，输入是数据，输出是预测。比如要做一个模型，识别一些阿拉伯数字，输入是0 9的图片，输出是预测的那个图片 。除了输出预测其实它还输出假设，什么是假设呢？假设是关于模型的假设，从数据中学习模型的参数，模型确定，输出就确定了。 机器学习是研究算法使得它能随着由数据所计算得 阅读全文