N ------>[0.01，0.02,0.03.......] 概率 N------->[0，0,0,0,1.......] one-hot编码
机器学习: 机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身。简单的说，就是计算机从数据中学习规律和模式，以应用在新数据上做预测的任务。
从很大程度上来说，深度学习实际上是在解决大量烦人的优化问题。神经网络仅仅是一个非常复杂的函数，包含数百万个参数，这些参数代表的是一个问题的数学解答。以图像分类为例，AlexNet 就是一个数学函数，它以代表图像 RGB 值的数组为输入，生成一组分类得分的输出。
前面三天推送机器学习线性回归算法之最小二乘法，从假设到原理，详细分析了直接求解和梯度下降两种算法，接下来手动编写python代码实现线性回归的算法吧。 01 数据预处理 在拿到一个数据集后，往往需要经
机器学习 机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身。简单的说，就是计算机从数据中学习规律和模式，以应用在新数据上做预测的任务。 深度学习概念 深度学习指的是训练神经网络，有时候规模很大。 线性回归 回归函数，例如在最简单的房价预测中，我们有几套房屋的面积以及最后的价格，根据这些数据来预测另外的面积的房屋的价格，根据回归预测，在以房屋面积为输入x，输出为价格的坐标轴上，做一条直线最符合这几个点的函数，将它作为根据面积预测价格的根据，这条线就是
摘要： 本文使用TensorFlow一步一步生成对抗样本，步骤明确清晰。首先生成的对抗样本不具有旋转鲁棒性，后面使用同样的方法生成具有鲁棒性的对抗样本，适合初学者对生成对抗样本的入门及动手实验。 如果说卷积神经网络是昔日影帝的话，那么生成对抗已然成为深度学习研究领域中一颗新晋的耀眼新星，它将彻底地改变我们认知世界的方式。对抗学习训练为指导人工智能完成复杂任务提供了一个全新的思路，生成对抗图片能够非常轻松的愚弄之前训练好的分类器，因此如何利用生成对抗图片提高系统的鲁棒性是一个很有研究的热点问题。 神经网络合
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前言：本篇文章用讲解+实战的形式，浅显易懂讲解“梯度下降”，拥有高中数学知识即可看懂。
里面对 BGD，SGD，MBGD，Adagrad，Adadelta，RMSprop，Adam 进行了比较， 今天对其中的 mini-batch 梯度下降 作进一步详解。
我们来看一个最简单的机器学习模型：线性回归。这个模型基于一种假设：我们的样本数据的特征和标签之间存在着线性关系，也就是说以样本特征为自变量的线性函数值就是样本标签。
在上一篇“深度学习 (DeepLearning) 基础 [2]---神经网络常用的损失函数”中我们介绍了神经网络常用的损失函数。本文将继续学习深度学习的基础知识，主要涉及基于梯度下降的一类优化算法。首先介绍梯度下降法的主要思想，其次介绍批量梯度下降、随机梯度下降以及小批量梯度下降（mini-batch）的主要区别。
最近在学习Pytorch，对于每个部分有大致了解，但没有整体的逻辑框架，这篇文章虽然是翻译的，但有条理的带大家认识了Pytorch构建模型并进行训练的一般步骤和流程，一步一步的将用Numpy搭建的逻辑回归模型来通过Pytorch进行高效实现并训练，其中不乏介绍一些基本模块，比如数据加载器，模型构建基类，优化器等知识，值得一看。
本文介绍了机器学习中的术语和技术，包括有监督学习、无监督学习、假设、代价函数、矩阵知识、多元线性回归、逻辑回归、梯度下降法、正规方程、共轭梯度、BFGS和L-BFGS。文章通过实例解释了这些概念，并提供了相关的图片和代码。
接下来将从零开始实现线性回归整个方法，包括数据流水线、模型、损失函数和小批量随机梯度下降优化器。虽然现代的深度学习框架几乎可以自动化地进行所有这些工作，但从零开始实现可以确保你真正知道自己在做什么。同时，了解更细致的工作原理将方便我们自定义模型、自定义层或自定义损失函数。 在这一节中，我们将只使用张量和自动求导。
逻辑回归(Logistic)虽带有回归二字，但它却是一个经典的二分类算法，它适合处理一些二分类任务，例如疾病检测、垃圾邮件检测、用户点击率以及上文所涉及的正负情感分析等等。
大数据 上一节说到，大多的AI问题，会有很多个变量，这里深入的解释一下这个问题。 比如说某个网站要做用户行为分析，从而指导网站建设的改进。通常而言如果没有行为分析，并不需要采集用户太多的数据。 比如用户注册，最少只需要用户名、用户密码就够了。随后比如为了当用户过生日的时候，自动给用户发送一封贺卡（潜台词，我们可能需要给用户推送广告），我们再增加两项生日日期和邮箱地址。再下来国家规定网站注册必须实名制，我们可能又增加了用户姓名和身份证号码，可能还需要增加用户手机号码，用于同移动通信部门打通，验证用户实名制
因此，如果一组参数的预测结果和真标签值相符合，那么它的损失值就会很小。下面将介绍图像识别任务的最后一个关键组成部分，优化器。优化器用于寻找一组参数使得损失函数值最小化。
上一部分我们自己通过torch的方法完成反向传播和参数更新，在Pytorch中预设了一些更加灵活简单的对象，让我们来构造模型、定义损失，优化损失等；那么接下来，我们一起来了解一下其中常用的API！
目录: 1. 前言 2. 正文 2.1 梯度 2.2 梯度下降算法 2.2.1 批量梯度下降算法 2.2.2 随机梯度下降算法 3.参考文献 1
在上一篇文章当中我们简单介绍了感知机和神经网络的一个关系，对神经网络有了一个粗浅的理解。其实神经网络并没有大家想的那么难，每个神经元之间的数据传输以及计算方式都是确定的。仅仅知道神经网络的结构还是不够的，更重要的是这个网络它究竟是如何学习的，这才是我们要了解的重点。
首先我们需要了解几个机器学习中的起码要知道是怎么回事的概念，了解了后面看代码才不会一脸懵逼。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。在上一小节介绍了逻辑回归的大致框架，有了大致框架就需要建模来求解参数θ值。本小节重点介绍逻辑回归的损失函数。
感知机可以说是最古老的分类方法之一了，在1957年就已经提出。今天看来它的分类模型在大多数时候泛化能力不强，但是它的原理却值得好好研究。因为研究透了感知机模型，学习支持向量机的话会降低不少难度。同时如果研究透了感知机模型，再学习神经网络，深度学习，也是一个很好的起点。这里对感知机的原理做一个小结。
梯度下降（Gradient Descent）是一种在机器学习和深度学习中广泛应用的优化算法。该算法的核心思想非常直观：找到一个函数的局部最小值（或最大值）通过不断地沿着该函数的梯度（gradient）方向更新参数。
專 欄 ❈ ZZR，Python中文社区专栏作者，OpenStack工程师，曾经的NLP研究者。主要兴趣方向：OpenStack、Python爬虫、Python数据分析。 Blog：http://skydream.me/ CSDN：http://blog.csdn.net/titan0427/article/details/50365480 ❈—— 1. 背景 文章的背景取自An Introduction to Gradient Descent and Linear Regression
本系列为 斯坦福CS231n《深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)》的全套学习笔记，对应的课程视频可以在 这里 查看。更多资料获取方式见文末。
对于样例xi，如果给一组参数W，得到的预测结果与实际标记Yi一致，则损失L趋低。我们现在将介绍第三个，也是最后一个关键部件：最优化。优化是寻找最小化损失函数的参数W集合的过程。
本文介绍了机器学习中的10个最重要的算法，包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、K-means、PCA、异常检测和推荐系统。这些算法在各种应用场景中都有广泛应用，比如图像分类、文本分类和推荐系统等。文章还介绍了如何通过随机梯度下降法解决大规模机器学习问题，以及如何使用在线学习和分布计算来提高机器学习算法的性能。
线性回归应该是我们听过次数最多的机器学习算法了。在一般的统计学教科书中，最后都会提到这种方法。因此该算法也算是架起了数理统计与机器学习之间的桥梁。线性回归虽然常见，但是却并不简单。
梯度下降是数据科学的基础，无论是深度学习还是机器学习。对梯度下降原理的深入了解一定会对你今后的工作有所帮助。
机器学习（Machine Learning，ML）就是让计算机从数据中进行自动学习，得到某种知识（或规律）。
在前言中，已经提到经常使用深度学习的领域就是模式识别。编程初学者都是从打印“Hello World”开始，深度学习中我们则是从识别手写数字开始。 本章中，我会讲解如何在TensorFlow中一步步建立单层神经网络，这个建立的神经网络用来识别手写数字，它是基于TensorFlow官方新手指南中的一个例子改变而来。 根据本书的风格，在本例子中会简化一些概念与理论证明。 如果读者在读完本章后，有兴趣研究例子中相关的理论概念，建议读者去阅读神经网络与深度学习一书，该书同样可在网上获得，该书阐述了本例子中的一些深度理
a）我们向学习算法提供训练集 b）学习算法的任务是输出一个函数（通常用小写h表示），h代表假设函数 c）假设函数的作用是，把房子的大小作为输入变量（x），而它试着输出相应房子的预测y值 h：是一个引导从x得到y的函数
上次我们的连载讲到用最简便的方法，也就是pip方法安装Pytorch。大家都成功了吧。
以下是定义了一个损失函数以后，参数theta对应的损失函数J的值对应的示例图，我们需要找到使得损失函数值J取得最小值对应的theta（这里是二维平面，也就是我们的参数只有一个）
在之前的文章当中，我们一起推导了线性回归的公式，今天我们继续来学习上次没有结束的内容。
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这是一个外国人突发奇想（xiande danteng），用技术去了解包装食品各种成分含量的记录文章，文末附代码链接。 为了学习新的东西，我产生了一些奇怪的想法并写下这篇文章。这是一个小型的实验，我猜了包装食品中每种成分的不同含量。基于成分表和营养成分标签，我把这个任务表述成一个线性回归问题，以成分百分比作为参数。为了执行优化（梯度下降），我使用了最近很流行的官方推荐的深度学习库，PyTorch。 pytorch链接：http://pytorch.org/ 我喜欢下厨，但并不总是有时间做饭。当我做的时候，我试
大数据学习有其特有的问题。具体来说，是计算问题。 如果我们有一个低方差的模型，增加数据集的规模可以帮助你获得更好的结果。我们应该怎样应对一个有1亿条记录的训练集？
在机器学习和相关领域，人工神经网络的计算模型灵感正是来自生物神经网络：每个神经元与其他神经元相连，当它兴奋时，就会像相邻的神经元发送化学物质，从而改变这些神经元内的电位；如果某神经元的电位超过了一个阈值，那么它就会被激活（兴奋），向其他神经元发送化学物质。
逻辑回归是线性分类器，其本质是由线性回归通过一定的数学变化而来的。要理解逻辑回归，得先理解线性回归。线性回归是构造一个预测函数来映射输入的特性矩阵和标签的线性关系。线性回归使用最佳的拟合直线（也就是回归线）在因变量（
深度学习难以在大数据领域发挥最大效果的一个原因是，在巨大的数据集基础上进行训练速度很慢。而优化算法能够帮助我们快速训练模型，提高计算效率。接下来我么就去看有哪些方法能够解决我们刚才遇到的问题或者类似的问题
本文主要是为了讲解 梯度下降法 的原理和实践， 至于什么是梯度下降法， 他能做什么， 相信百度一下你就都知道了， 所以下面进入正题
选自arXiv 作者：Anish Athalye 机器之心编译 参与：李泽南 用于识别图片中物体的神经网络可以被精心设计的对抗样本欺骗，而这些在人类看起来没有什么问题的图片是如何产生的呢？最近，来自
在当今的科技领域，机器学习作为推动创新的核心动力之一，其影响力遍布于自动驾驶、推荐系统、医疗诊断等多个重要领域。而在机器学习的众多算法中，梯度下降法作为一种基础而强大的优化技术，几乎贯穿了所有监督学习模型的训练过程。本文旨在深入探讨梯度下降法的理论基础、不同变体及其在实际应用中的实现细节，通过代码示例加深理解，并从笔者视角出发，评价其优势与局限。
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