没有比脚更长的路 没有比人更高的山

可视图讲解神经元w,b参数的作用在我们接触神经网络过程中，很容易看到就是这样一个式子，g(wx+b)，其中w,x均为向量.比如下图所示：加入激活函数为g(x)，我们就可以用公式g(w1x1+w2x2+b)(注：1,2均为下标，公众号很难打,下面所有的公式均是)来表示神经元的输出。其中b为神经元的偏置.那么w,b这些参数的作用有没有最直观的感受呢？以及我当时学习的...

极大似然估计        以前多次接触过极大似然估计，但一直都不太明白到底什么原理，最近在看贝叶斯分类，对极大似然估计有了新的认识，总结如下：贝叶斯决策        首先来看贝叶斯分类，我们都知道经典的贝...