机器学习基础 线性回归 逻辑回归 Softmax分类 神经网络 线性回归 什么是回归？ 通俗地讲：给定X1, X2, ..., Xn，通过模型或算法预测数值Y，即是回归。如上图所示。例如，预测测试分数： x(hours) y(score) 10 90 9 80 3 50 2 30 以下面的数据阐述什么是线性回归： x y 1 1 2 2 3 3 1.如下图所示，我们把上述数据中的点(x...

TensorFlow Tensorflow是一个开源软件库，它使用数据流图的形式进行数值计算。 什么是数据流图（Data Flow Graph） 节点（Nodes）：表示数学运算操作符 边（Edges）：用于传送节点之间的多维数组，即张量。 安装TensorFlow CPU版本：pip install --upgrade tensorflow GPU版本：pip install --upgrade tensorflow-gpu 检...

Word2Vec是词（Word）的一种表示方式。不同于one-hot vector，word2vec可以通过计算各个词之间的距离，来表示词与词之间的相似度。word2vec提取了更多的特征，它使得具有相同上下文语义的词尽可能离得近一些，而不太相关的词尽可能离得较远一些。例如，【腾讯】和【网易】两个词向量将会离得很近，同理【宝马】和【保时...

当通过pip方式安装opencc时，可能会遇到以下错误：ImportError: No module named distribute_setup。

softmax函数将任意n维的实值向量转换为取值范围在(0,1)之间的n维实值向量，并且总和为1。例如：向量softmax([1.0, 2.0, 3.0]) ------> [0.09003057, 0.24472847, 0.66524096]

如上图，广播一个行矩阵。T和F分别表示True和False,指明沿着哪个维度可以进行广播。如果第二个参数是向量，它的形状为（2，）以及它的广播模式为（False,）。它将会自动向左展开，匹配矩阵的维度，最终得到（1,2）和（True,Fale）。

在构建图的时候，不可能严格执行Theano变量的形状。因为在运行的时候，传递给Theano函数的某一参数的值可能影响Thenao变量的形状。目前，关于形状信息的使用在Theano中有以下两种方式：

Scan 复发(Recurrence)的一种常用形式，可以用于循环(looping) Reduction和map是scan的特例 可以根据一些输出序列scan一个函数（function)，每一步都会生成一个输出 可以查看之前k步的输出 给定一个初始状态z=0,可以通过scan函数z + x(i)计算一个列表的和sum(a_list) 通常一个for循环可以用scan()操作符进行实现 使用sca...

IfElse vs Switch IfElse接收布尔型条件和两个变量作为输入。 Switch接收一个张量（Tensor）以及两个变量作为输入。 Switch进行元素级运算，因此比IfElse更常用。 IfElse比较懒惰，只计算满足条件的相应输出变量， 而Switch计算所有的输出变量。 即： ifelse(condition, output1, output2): 如果condition:1(0),那么ifel...

计算梯度 计算x^2的梯度 {代码...} 计算逻辑函数的梯度 {代码...} 计算Jacobian {代码...} 计算Hessian矩阵 {代码...} Jacobian times a Vector 右算子(R-operator) {代码...} 左算子（L-operator) {代码...} Hessian times a Vector {代码...} 右算子 {代码...}

含有默认值的输入必须位于不含默认值的输入之后（和python的函数类似）。允许多个输入含有默认值，这些参数可以通过位置设定，也可以通过名字进行设定。

byte: bscalar, bvector, bmatrix, brow, bcol, btensor3, btensor4, btensro5

水平方向为矩阵的行，竖直方向为矩阵的列，每一行为一个样例（记录）。 因此输入[10, 5]表示：由10个样例（记录），每个样例具有5个维度（属性）组成的矩阵。如果[10,5]为一个神经网络的输入，那么权重矩阵的表示形式为[5, #hid]的矩阵。考虑一下数组：

jieba.cut(sentence, cut_all, HMM):sentence-需要分词的字符串；cut_all-控制是否采用全模式；HMM-控制是否使用HMM模型；jieba.cut()返回的结构是一个可迭代的 generator。

可能出现的异常: import sqlite3时抛出异常：ModuleNotFoundError: No module named '_sqlite3' 没有安装pip

参考网站 [链接] 1.首先备份CentOS-Base.repo，如果以前未添加过163源，此步可以省略 {代码...} 2.下载163源 {代码...} 3.把下载文件改成源文件 {代码...} 4.运行以下命令生成缓存 {代码...} yum makecache可能出现以下错误: {代码...} 我们尝试进入[链接]发现仍然是：404 Not Found 这时我们进入[链接]发现：目录下有6 ...