hello，大家好，我是一点，专注于Python编程，如果你也对感Python感兴趣，欢迎关注交流。
深度学习：作为机器学习的一个子域，关注用于模仿大脑功能和结构的算法：人工神经网络。
机器学习和数据分析变得越来越重要，但在学习和实践过程中，常常因为不知道怎么用程序实现各种数学公式而感到苦恼，今天我们从数学公式的角度上了解下，用 python 实现的方式方法。
本文是对《机器学习数学基础》第2章2.1.5节矩阵乘法内容的补充和扩展。通过本节内容，在原书简要介绍矩阵乘法的基础上，能够更全面、深入理解矩阵乘法的含义。
要完成本周的习题，需要对NumPy和矩阵运算比较熟悉。如果做题时不太确定答案是哪一个，可以将代码运行一下，就可以很清楚答案。比如我开始不太清楚矩阵的AxB运算和numpy.dot(A, B)有什么不同，实际运行之后才明白x运算是元素逐一相乘，而numpy.dot则是数学上的矩阵乘法运算。
从数学角度而言，图中涉及到如下数学表达式，前两个表达式为线性运算。wkj的大小表明了输入xj对输出的贡献程度；bk的作用则是调整激活函数的输入。一个神经网络的训练算法就是调整权值到最佳，以使得整个网络的预测效果最好，也就是提高网络的泛化能力。
时代和技术在发展，如果站着不动，就会落后，这也就是为什么提倡“终身教育”。刻意练习，每日精进。让我们的知识不会落后太久。
科学计算是科学、工程等项目中必不可少的，MATLAB 曾风光一时，但它是收费的，并且有“被禁”的风险——坚决反对用盗版软件，“被禁”不是盗版的理由。其实，Python ——开源、免费——是做科学计算的选择之一，它不仅能做 MATLAB 所能做的一切，还能做它不能做的。所以隆重推荐，在科学计算上选用 Python 。
昨天做完卷积神经网络习题，感觉自己都弄懂了，但到编程环节，却感觉无从下手，勉强参照示例代码完成编程任务，提交了好几次都没有通过，倍受打击。简单总结了一下原因：
專 欄 ❈本文作者：王勇，目前感兴趣项目商业分析、Python、机器学习、Kaggle。17年项目管理，通信业干了11年项目经理管合同交付，制造业干了6年项目管理：PMO,变革，生产转移，清算和资产处理。MBA, PMI-PBA, PMP。❈ 我在学习机器学习算法和玩Kaggle 比赛时候，不断地发现需要重新回顾概率、统计、矩阵、微积分等知识。如果按照机器学习的标准衡量自我水平，这些知识都需要重新梳理一遍。 网上或许有各种各样知识片断，却较难找到一本书将概率，统计、矩阵、微
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/83
机器学习和数据科学中一个经常被忽视，但至关重要的概念是模型评估。你可能已经建立了一个非常先进的模型，但如果没有合适的评估机制，你就无法了解模型的效能和局限性。这就是混淆矩阵（Confusion Matrix）派上用场的地方。
使用zeros创建一个3×23\times 23×2的0矩阵，还可以使用ones函数创建1矩阵
机器学习作为人工智能领域的一个重要主题，已经被大家关注相当一段时间了。机器学习提供了有吸引力的机会，进入这一领域工作并不像想像中那么困难。即使你在数学或编程方面没有任何基础，这也不是什么问题。取得成功的最重要的因素是由足够的兴趣和动力去学习。
如果你使用 Python 语言进行科学计算，那么一定会接触到 Numpy。Numpy 是支持 Python 语言的数值计算扩充库，其拥有强大的高维度数组处理与矩阵运算能力。除此之外，Numpy 还内建了大量的函数，方便你快速构建数学模型。
本人是个对数学和人工智能极其感兴趣的人。平时，我也在线上线下经常与国内外的朋友讨论人工智能的各种方面，无论是技术方面还是哲学方面。我帮助过很多实习生和网上的学生，带领他们从入门一步步过渡到足够从事数据挖掘工作。在此期间，我发现了一件很有趣的事情，所有技术好的数据分析/挖掘工作者，都是喜欢"主动学习"的人。
4、Python基础1 - Python及其数学库 解释器Python2.7与IDE：Anaconda/Pycharm Python基础：列表/元组/字典/类/文件 Taylor展式的代码实现 numpy/scipy/matplotlib/panda的介绍和典型使用 多元高斯分布 泊松分布、幂律分布 典型图像处理
Numpy Numpy是Python中用于科学计算的核心库。它提供了高性能的多维数组对象，以及相关工具。（本文文末的原文链接为numpy的官方文档） NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩阵（matrix））。包括：1、一个强大的N维数组对象Array；2、比较成熟的（广播）函数库；3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；4、实用的线性
机器学习中的基本数学知识 注：本文的代码是使用Python 3写的。 机器学习中的基本数学知识 线性代数（linear algebra） 第一公式 矩阵的操作 换位(transpose) 矩阵乘法 矩阵的各种乘积 内积 外积 元素积(element-wise product/point-wise product/Hadamard product 加 低等数学 几何 范数(norm) 拉格朗日乘子法和KKT条件 微分（differential） 表示形式 法则 常见导数公式 统计学/概率论 信息论
线性代数对于理解机器学习和深度学习内部原理至关重要，线性代数是有关连续值的数学。许多计算机科学家在此方面经验不足，传统上计算机科学更偏重离散数学。这篇博文主要介绍了线性代数的基本概念，包括标量、向量、矩阵、张量，以及常见的矩阵运算，并且也有相应的Python代码实现。
参考链接： Python字符串方法3(strip，lstrip，rstrip，min，max，maketrans，translate，replace和expandtabs())
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1 pytorch安装 安装pytorch之前，需要安装好python，还没安装过python的宝宝请先移步到廖雪峰的python教程，待安装熟悉完之后，再过来这边。 我们接着讲。 打开pytorch
Python 是一种功能强大、灵活且易于学习的编程语言。它是许多专业人士、爱好者和科学家的首选编程语言。Python 的强大之处来自其庞大的软件包生态系统和友好的社区，以及其与编译扩展模块无缝通信的能力。这意味着 Python 非常适合解决各种问题，特别是数学问题。
剖析第一个例子 学习《机器学习》，很多IT高手是直接去翻看TensorFlow文档，但碰壁的很多。究其原因，TensorFlow的文档跨度太大了，它首先假设你已经对“机器学习”和人工智能非常熟悉，所有的文档和样例，都是用于帮助你从以前的计算平台迁移至TensorFlow，而并不是一份入门教程。 所以本文尽力保持一个比较缓慢的节奏和阶梯，希望弥合这种距离。本文定位并非取代TensorFlow文档,而是希望通过对照本文和TensorFlow文档，帮助你更顺利的进入Google的机器学习世界。 基于这个思路，
最近两天都在看奇异值分解及其在推荐系统和图像压缩方面的应用，这部分知识比较散也比较难理解，看代码不是很好懂，所以通过编学边整理的方式帮助大脑理解这部分知识。 SVD思维导图 奇异值分解是什么 奇异值
最近两天都在看奇异值分解及其在推荐系统和图像压缩方面的应用，这部分知识比较散也比较难理解，看代码不是很好懂，所以通过编学边整理的方式帮助大脑理解这部分知识。 奇异值分解是什么 奇异值分解（Sin
NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。是在学习机器学习、深度学习之前应该掌握的一个非常基本且实用的Python库。
大型矩阵运算主要用matlab或者sage等专业的数学工具，但我这里要讲讲python中numpy，用来做一些日常简单的矩阵运算！这是 numpy官方文档，英文不太熟悉的，还有 numpy中文文档
我们知道在深度学习中经常要操作各种矩阵（matrix）。 回想一下，我们在操作数组（list）的时候，经常习惯于用for循环（for-loop）来对数组的每一个元素进行操作。例如：
使用Python的地方，就能看到Numpy，尤其是需要数值计算的地方，Numpy的高性能更是体现的淋漓尽致。
这份指南是为了那些对机器学习感兴趣，但不知如何开始的朋友们准备的。我想大多厌倦在网上搜索大量资料的人都会有挫败感，也放弃了有人能指引他们如何入门的希望。
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39087583
Python中支持Convex Optimization（凸规划）的模块为CVXOPT,其安装方式为：
大数据文摘作品，转载要求见文末 编译 | 沈爱群，徐凌霄，Aileen 在学习深度学习的课程时，数学知识十分重要，而如果要挑选其中最相关的部分，“线性代数”首当其冲。 如果你也跟本文作者一样，正在探索深度学习又困于相关数学概念，那么一定要读下去，这是一篇介绍深度学习中最常用线性代数操作的新手指南。 什么是线性代数在深度学习中，线性代数是一个非常有用的数学工具，提供同时操作多组数值的方法。它提供多种可以放置数据的结构，如向量(vectors)和矩阵(matrices, 即spreadsheets)两种结构，并
几乎所有使用Python处理分析数据的人都用过Pandas，因为实在太方便了，就像Excel一样，但你知道Pandas是基于Numpy开发出来的吗?
本文主要介绍了如何学习人工智能相关知识，包括入门基础、进阶和高阶知识。首先，介绍了计算机基础、编程语言和数学基础。其次，介绍了机器学习、深度学习以及深度学习框架。最后，阐述了机器学习、强化学习、迁移学习等方面的知识。
一看这个标题就会想，这有什么大惊小怪的，可能好多人觉得这是个脑残话题，但我确实误解了两三年……
这是一个P的导数，相关与P函数本身的一个微分方程，Autonomous differential equations 自控微分方程 。看上去是不是很复杂，这个时候我们就要呼唤欧拉了 ：欧拉方法，命名自它的发明者莱昂哈德·欧拉()，是一种一阶数值方法，用以对给定初值的常微分方程（即初值问题）求解。它是一种解决数值常微分方程的最基本的一类显型方法（Explicit method）。
矩阵在机器学习中是非常基础的数学知识，而对于文科出身的我，最后一堂数学课似乎还是在高三的时候（专科没有数学....）。但是，既然选择了程序猿这个职业，那么，数学终归还是逃不掉的。为了方便理解，还是从熟悉的《炉石传说》这个手游开始的，这时脑海中已经响起那句经典的一句“炉石传说真尼 MA 好玩！”，于是默默打打开了~~ 炉石~~Markdown 笔记。这里的“姐夫”不是你姐姐的丈夫，而是炉石中的下面这张卡牌对于不熟悉这个手游的朋友我简单的介绍一下这里各个数字代表的意义
numpy是进行科学运算不可或缺的工具,很多其他科学计算的库也是基于numpy的，比如pandas
机器学习是一门数学，有很多的公式，同时又是一门应用技术，要爬代码才能产生实际效果。
可知矩阵A：特征值为1对应的特征向量为 [ -1,-2,1]T。特征值为2对应的特征向量为 [ 0,0,1]T 我们可以进一步对特征向量进行单位化，单位化之后的结果如下：
SymPy是一个用于符号数学计算的Python库。与传统的数值计算库不同，SymPy专注于处理符号表达式，使得用户能够进行符号计算、代数操作和解方程等任务。本教程将介绍SymPy库的基本概念、常见用法和高级功能，帮助读者更好地理解和使用SymPy。
人工智能的基础是数学，线性代数又是其中的重要部分。然而，对于数学基础不好的人来说，「线性代数」是一门非常抽象的课程。如何学习线性代数呢？这个 GitHub 项目介绍了一份入门级线性代数课程讲义，适合大学生、程序员、数据分析师、算法交易员等，使用的代码用 Python 语言写成。
这篇笔记适合机器学习初学者，我是加入了一个DC算法竞赛的一个小组，故开始入门机器学习，希望能够以此正式进入机器学习领域。 在网上我也找了很多入门机器学习的教程，但都不让人满意，是因为没有一个以竞赛的形式来进行教授机器学习的课程，但我在DC学院上看到了这门课程，而课程的内容设计也是涵盖了大部分机器学习的内容，虽然不是很详细，但能够系统的学习，窥探机器学习的“真身”。 学完这个我想市面上的AI算法竞赛都知道该怎么入手了，也就进入了门槛，但要想取得不错的成绩，那还需努力，这篇仅是作为入门课已是足够。虽然带有点高数的内容，但不要害怕，都是基础内容，不要对数学产生恐慌，因为正是数学造就了今天的繁荣昌盛。
今天刚好来看机器学习，结果就踩到了这个坑。本来目标是看PyTorch的，结果由于一份教程的开头有一句“本教程默认已有NumPy基础”而跑去看NumPy了。喜闻乐见，其实并没有看NumPy的必要，但是毕竟也简单看完记了不少笔记，就发出来算了。
数据的世界是新奇的，美妙的。但是如果你对它不感兴趣，那它就是一个枯燥无趣的东西了。
Numpy库是Python数值计算的基石。它提供了多种数据结构、算法以及大部分涉及Python数值计算所需的接口。主要包括以下内容：
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