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弗里德曼检验（Friedman test）是一种非参数统计检验方法，用于比较来自不同群体或条件的相关样本。它是一种针对重复测量设计的方法，适用于有序分类变量或等...
张量（tensor）是Pytorch中最基本的操作对象，表示一个多维矩阵，类似numpy中的ndarrays，是可以在GPU上使用以加速运算。
主成分分析（Principle Component Analysis，PCA）是常用的降维方法，用较少的互不相关的新变量来反映原变量所表示的大部分信息，有效解决...
层次聚类（Hierarchical Clustreing）又称谱系聚类，通过在不同层次上对数据集进行划分，形成树形的聚类结构。很好体现类的层次关系，且不用预先制...
贝叶斯分类器主要思想是基于贝叶斯定理，是机器学习中重要的分类算法，适用于高维度的大数据集，速度快，准确率高，一个经典的应用场景是识别垃圾邮件。
特征工程是机器学习中的第一步，会直接影响机器学习的结果。可以说数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限。特征工程包括特征提取、特征预处理和特...
类似if-else结构，通过若干判断（决策）来确定分类结果，比如打网球数据集中，包括天气、温度、湿度、风力四个特征，标签是play，表示是否适合打网球，属于二分...
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）对监督学习下二分类问题提供了一个绝妙的解决方案。通过对偶函数和核函数求解，将适用范围从二维线...
对数几率回归（Logistic Regression），也称逻辑回归，虽然名字中含有回归，但其实是一种分类算法。找一个单调可微函数将分类任务中的真实标记与线性回...
多项式回归（Polynomial Regression）顾名思义是包含多个自变量的回归算法，也叫多元线性回归，多数时候利用一元线性回归（一条直线）不能很好拟合数...
线性回归（Linear Regression）是回归任务中最常见的算法，利用回归方程对自变量和因变量进行建模，且因变量和自变量之间是线性关系而得名，从而可以根据...
k均值聚类算法（k-means clustering algorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法，也就是将数据分成K个簇的算法，其中K是用户指定的。
范数是一种数学概念，可以将向量或矩阵映射到非负实数上，通常被用来衡量向量或矩阵的大小或距离。在机器学习和数值分析领域中，范数是一种重要的工具，常用于正则化、优化...
属性网络在现实世界中被广泛的用于建模实体间的连接，其中节点的联通边表示对象之间的关系以及关于节点本身的描述中节点的属性信息。举了3个例子：
网络无处不在，许多现实世界中的应用程序都需要挖掘网络中的信息。比如社交网络中推荐好友，在网络集群用户并推荐商品，在蛋白质网络中研究分子等，挖掘网络中的信息是非常...
如图1是一个真实世界中综合的推荐系统，它首先从不同的频道中集成了不同的项目（比如视频、新闻、文章），然后对这些项目进行排序并完成综合推荐。
AlexNet是第一个深度卷积网络模型，赢得了2012年ImageNet图像分类竞赛的冠军，自98年的LeNet后再次将深度学习研究引热，创造性的提出了很多方法...
LeNet模型是在1998年提出的一种图像分类模型，应用于支票或邮件编码上的手写数字的识别，也被认为是最早的卷积神经网络(CNN)，为后续CNN的发展奠定了基础...
受生物神经网络的启发，每个神经元与其他神经元相连，当它兴奋的时候就会向相连的神经元发送化学信号，从而改变这些神经元内的电位，当神经元的电位超过阈值后就会被激活，...
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