欢迎关注微信公众号：DroidMind

BP神经网络是一种基于有监督的学习，使用非线性可导函数作为传递函数的前馈神经网络。一、模型BP神经网络由输入层、隐含层、输出层组成。训练过程分为网络输入信号正向传播和误差信号反向传播， 按有监督学习方式进行训练。1、相邻层之间结点的连接有一个权重Wij，其值在[-1,1]之间； 2、每一个神经单元都有一定量的能量，我们定义其能量值为该结点j的输出值Oj； 3、除输入层外，每一层的各个结点都有一个

林轩田老师的全套机器学习视频下载链接链接:https://pan.baidu.com/s/1u5sMkvxTsjhw98D_0OOs1g提取码获取方式：关注下面微信公众号，回复关键字mavideo

torch是一个深度学习的工具，它使用lua语言编写，集成了各种深度学习开发包。下面具体来看看torch环境的搭建过程。1、torch的安装具体可以参考 http://torch.ch/docs/getting-started.htmlgit clone https://github.com/torch/distro.git ~/torch --recursivecd ~/torch; bash

1、牛津大学机器学习课程（基于torch）2、基于torch7的机器学习手册3、torch7 Cheatsheet4、官网文档5、torch学习demo6、Torch7. Hello World, Neural Networks!

对于机器学习的学习我们一般将scikit-learn作为学习工具，scikit-learn简称sklearn，它集成了大量机器学习相关的工具开发库。具体可以参考官网：http://scikit-learn.org/stable/index.htmlsklearn使用的是python语言，在安装sklearn之前，我们需要下面准备工作。1、安装Python (>= 2.6 or >= 3.3)开发环境

1、遗传算法 遗传算法（Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。2、模拟退火算法 是用来求解最优化问题的算法。比如著名的TSP问题，函数最大值最小值问题等等。3、粒子群优化算法 和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交

差分进化算法DE属于进化算法，这里算法还包括依次遗传算法、进化策略、进化规划。差分进化算法包括三个基本的操作：变异操作、交叉（重组）操作和选择操作。一、算法建模：1、假设我们希望得到函数f(x)的最优解，这个函数有D个解。 2、为函数f(x)设置一个解的组数N，N至少为4。 3、这样我们就得到了N组并且每组解的个数为D的集合，它可以使用N个D维参数向量来表示。 因为它类似于遗传算法进化一样

和声搜索（Harmony Search, HS）算法是一种新颖的智能优化算法。类似于遗传算法对生物进化的模仿、模拟退火算法对物理退火的模拟以及粒子群优化算法对鸟群的模仿等，和声算法模拟了音乐演奏的原理。上图是一个由7个人组成的乐队，每个人演奏一种乐器，它们的演奏加起来对应一组和声X={x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7}，他们会进行不断的进行配合以及排练来得到最好的和声效果，整个过

吴恩达老师在上个月底宣布终于完成了他最新的书籍《Machine Learning Yearning》的最后几个章节，而最近这本书也有了免费的完整中文版下载了，中文版的名称是《机器学习训练秘籍》英文版的官方下载地址是：https://www.deeplearning.ai/machine-learning-yearning/其官网是：www.deeplearning.ai/中文版...