就业市场上，机器学习工程师总是受到质疑，人们不相信他们数学功底深厚。事实上，所有机器学习算法的本质都是数学问题，无论是支持向量机、主成分分析还是神经网络最终都归结为对偶优化、谱分解筛选和连续非线性函数组合等数学问题。只有彻底理解数学，才能正真掌握这些机器学

对该书进行了精选，共分八章，每章又分若干节。在章节设置上与财经院校《微积分》教材基本一致，涉及的内容涵盖了《微积分》的全部主题，涵盖了硕士研究生入学考试数学三大纲的全部内容。第一章 极限与连续

毕业季找工作了？如果想应聘机器学习工程师岗位，你可能会遇到技术面试，这是面试官掂量你对技术的真正理解的时候，所以还是相当重要的。近日，JP Tech 发表了一篇文章，介绍了他们面试新人时可能会提出的 12 个面试问题。问题很基础，但却值得一看。问题1：阐述

当初学习机器学习算法的时候，接触到了梯度下降的方法，它经常作为训练器的训练算法，因为梯度反方向是局部下降最快的，很容易收敛。应注意的是，很多人认为梯度反方向是下降最快的，这种说法和理解是片面的，不准确的，它只是局部最快，而不是全局最快，因此我们可以观察到，

GBDT 每个新模型的建立是在之前残差梯度方向减小传统GBDT在优化时只用到一阶导数信息，xgboost则对代价函数进行了二阶泰勒展开，同时用到了一阶和二阶导数。顺便提一下，xgboost工具支持自定义代价函数，只要函数可一阶和二阶求导XGBoost跟GB

在神经网络中，激活函数决定来自给定输入集的节点的输出，其中非线性激活函数允许网络复制复杂的非线性行为。正如绝大多数神经网络借助某种形式的梯度下降进行优化，激活函数需要是可微分。此外，复杂的激活函数也许产生一些梯度消失或爆炸的问题。因此，神经网络倾向于部署若

在这篇文章中，我们将在Python中从头开始了解用于构建具有各种层神经网络的小型库中的机器学习和代码。最终，我们将能够写出如下内容：。假设你对神经网络已经有一定的了解，这篇文章的目的不是解释为什么构建这些模型，而是要说明如何正确实现。我们希望能够拥有任意数

梯度下降法不是一个机器学习算法，而是一种基于搜索的最优化方法，用于最小化一个效用函数。简单理解梯度下降法假设存在一个只有一个参数 $\theta$ 的损失函数 $J$，想找到最小极值处的 $\theta$，如图所示：。借助于损失函数 $J$ 在 $\the

前言简单来说，激活函数在神经网络里的作用就是引入Non-linearity。简单来说，一个神经网络的层可以写成$act$，其中$W$是权重，$act$是激活函数。两层也就是 $act$，如果现在没有了$act$，那这两层就能写成$W_2W_1X$，然后我们

采用如下方法，先进行前向传播算法，然后再进行反向传播算法，反向传播算法与前向传播算法方向相反，它用来求代价函数的偏导数。这种算法的思想就是运用导数估计值去对导数真实值进行检验，去检查反向传播算法运行时是否存在 bug。

清华大学电机系电力系统及发电设备安全控制和仿真国家重点实验室的研究人员李帛洋、赵争鸣、檀添、杨祎、蒋烨、袁立强，在2017年第12期《电工技术学报》上撰文，为解决电力电子系统中的刚性状态方程数值解算困难问题，在后向量化状态系统算法的基础上提出一种后向离散状

在这篇文章中，我们将在Python中从头开始了解用于构建具有各种层神经网络的小型库中的机器学习和代码。最终，我们将能够写出如下内容：。假设你对神经网络已经有一定的了解，这篇文章的目的不是解释为什么构建这些模型，而是要说明如何正确实现。最重要的一步是第四步。

近日，谷歌在其官方博客上开源了「Tangent」，一个用于自动微分的源到源 Python 库；它通过 Python 函数 f 生成新函数，来计算 f 的梯度，从而实现更好的梯度计算可视化，帮助用户更容易地编辑和调试梯度；本文还扼要概述了 Tangent A

在本文中，作者对包括 Relu、Sigmoid 在内的 26 种激活函数做了可视化，并附上了神经网络的相关属性，为大家了解激活函数提供了很好的资源。在神经网络中，激活函数决定来自给定输入集的节点的输出，其中非线性激活函数允许网络复制复杂的非线性行为。此外，

最近，Ian Goodfellow不断在推特和大家分享一写学习的小技巧。在昨天和大家分享了推导机器学习公式推导的黑魔法后，今天又连发几条推特，和大家分享了数学中求导数的小技巧。Goodfellow称，他最喜欢用超实数来求导数。对于这个技巧，我们介绍一种新的

假如此时的神经网络的损失函数如上所示，θ0处的导数，也就是上图中的蓝色直线的斜率，我们可以看到蓝色直线和红色直线的斜率很相似。所以我们可以认为J(θ)在θ处的导数几乎可以使用红色直线的斜率表示，红色直线的斜率为：。实际上，这个式子很好地表示了θ0点导数的近

谷歌今天推出了一个新的开源Python自动微分库：Tangent。和现有的机器学习库不同，Tangent是一个源代码到源代码的系统，使用Python函数f，并用一个新的Python函数来计算f的梯度。这能帮用户更好地看清梯度计算，并更简单地对梯度进行用户级

首先，我们来开一下计算机是如何检测边缘的。通常是X方向和Y方向的导数，也就是梯度。理论上计算机就是通过这种方式来获得图像的边缘。就是用一个3×3的窗口来对图像进行近似求导。这就是所谓的Prewitt算子。Y方向导数与X方向导数求法相似，只不过是用第三行元素

深度前馈网络是大多数深度学习模型的基础。这些网络主要用于监控机器学习任务，在这些任务中，我们已经知道目标功能，即我们希望网络实现的结果，并且这些网络对于实践机器学习非常重要，构成了许多商业应用的基础。在这种情况下，如果我们将最后一个隐藏层的反馈添加到第一个

在OpenCv中提供了两种实现目标跟踪的关键算法，LK算法和HS算法，也就是通常所说的稀疏光流和稠密光流。关于角点的定义，是由Harris提出的，其基础是图像灰度强度的二阶导数矩阵 。该定义的角点位于图像二阶导数的自相关矩阵中有两个最大特征值的地方，这本质