龙崎的专栏

转载：真正的完全图解Seq2Seq Attention模型本文通过图片，详细地画出了seq2seq+attention模型的全部流程，帮助小伙伴们无痛理解机器翻译等任务的重要模型。seq2seq 是一个Encoder–Decoder 结构的网络，它的输入是一个序列，输出也是一个序列， Encoder 中将一个可变长度的信号序列变为固定长度的向量表达，Decoder 将这个固定长度的向量变成...

转自：机器学习——极大似然估计与贝叶斯估计极大似然估计极大似然估计是频率派提出的参数的点估计方法。基于参数theta是固定的这一条件, 即使得当前数据集D出现概率最大的参数就是实际参数。具体求解方法就是对似然函数求导。贝叶斯参数估计贝叶斯参数估计是贝叶斯派提出的参数估计方法。可分为贝叶斯点估计，贝叶斯区间估计，本文暂不涉及区间估计。基于参数theta是服从一定先验分...

Numpy操作中的axis这是我参考的连接numpy模块中的axis理解最近发现，numpy的很多操作都是和axis联系在一起的，以前只是遇到了稍微记一下，过后又忘了，这次做好笔记，加深理解。首先为什么会有axis这个概念？因为在numpy模块中，大多数处理的是矩阵或者多维数组，同时，对多维数组或者矩阵的操作有多种可能，为了帮助实现对数组或矩阵各种各样的功能，就有了axis下面举...

吴恩达机器学习课程作业 Exercise 1：Linear Regression线性回归编程作业新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowc...

1、linalg=linear（线性）+algebra（代数），norm则表示范数。2、函数参数x_norm=np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False)①x: 表示矩阵（也可以是一维）②ord：范数类型向量的范数：矩阵的范数：ord=1：列和的最大值ord=2：|λE-ATA|=0，求特征值，然后求最...