ZH de 部落格

序：         本系列是以NeuralNetwork and Deep Learning书为基础，加上自己的见解写得，第一次写系列，不好之处，请指出哦！接下来我们会先对神经网络有一个介绍，好让大家明白神经网络是一个什么东西。为了更好的进行学习，在后面会以识别数字为引导，让我们循序渐进学习吧！         先说些有的没的吧！有时候你会不会觉得人的视觉系统在这个世界上，是多么伟大的杰

看到科学网上几篇关于卷积的博文，也颇为受益。的确，卷积是一个极为重要的运算，其定义事实上是自然的。但由于我们教材中过于拘泥于形式，从而使得学生感觉这是个天上掉下来的东西。我第一次接触卷积之时便有此感觉。不过，在后期逐渐接触之中，形成了一些自己的浅见，并在课堂之上经常提起。仅记于此，以为交流之便宜。首先，卷积的定义是如何而来？事实上，卷积命名让人有些疏离之感。但是，倘若我们将其称之为“加权平

主要是老师布置的一个考察任务，虽然名义上给了十几天的时间，可是这十几天，大部分的时间都在复习准备期末考试（万恶的考试啊！！！），结果导致自己只有几天的时间来做，加上自己是一个新手，任务完成的马马虎虎 了╮(╯▽╰)╭说到这个经典问题，网上公布的数据集有很多，这里提供一个MNIST，这个数据集的格式注意下，是二进制存储的。最好仔细阅读下数据的格式。这里提供一下matlab的读取方式。下载好文件后

回归与梯度下降：   回归在数学上来说是给定一个点集，能够用一条曲线去拟合之，如果这个曲线是一条直线，那就被称为线性回归，如果曲线是一条二次曲线，就被称为二次回归，回归还有很多的变种，如locally weighted回归，logistic回归，等等，这个将在后面去讲。   用一个很简单的例子来说明回归，这个例子来自很多的地方，也在很多的open source的软件中看到，比如说w

PageRank,即网页排名，又称网页级别、Google左侧排名或佩奇排名。PageRank，网页排名，又称网页级别、Google左侧排名或佩奇排名，是一种由搜索引擎根据网页之间相互的超链接计算的技术，而作为网页排名的要素之一，以Google公司创办人拉里·佩奇（Larry Page）之姓来命名。Google用它来体现网页的相关性和重要性，在搜索引擎优化操作中是经常被用来评估网页优化的成效因素之一。Google的创始人拉里·佩奇和谢尔盖·布林于1998年在斯坦福大学发明了这项技术。（摘自维基百科）先说一

http://bbs.paidai.com/topic/218843

LIBSVM使用         LIBSVM是一个简单，容易使用和有效的SVM库（关于SVM的介绍，可以去看一下SVM的三层境界），LIBSVM可以在http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm下载使用。最新的版本是2014愚人节更新的3.18。         想快速使用LIBSVM的话，可以在tool目录下使用easy.py,它会帮你自动做全部事情