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整理各种模型的公式，以后面试复习用RNN公式：ht=f(W⋅[ht−1,xt]+b)h_{t}=f\left(W \cdot\left[h_{t-1}, x_{t}\right]+b\right)ht​=f(W⋅[ht−1​,xt​]+b)LSTM公式：遗忘门：ft=σ(Wf⋅[ht−1,xt]+bf)f_{t}=\sigma\left(W_{f} \cdot\left[h_{t-1}, x_{t

矩阵是什么？我们都知道映射指的是一个空间 Rm\mathbb{R}^mRm到另一个空间 Rn\mathbb{R}^nRn的变换关系，狭义的函数其实是映射的一种特例，特指实数集间 R1\mathbb{R}^1R1的映射关系。在所有映射中，我们最常见的是线性映射，对这种线性映射关系，我们是用矩阵来刻画，比如我们要将一个向量x∈Rmx \in \mathbb{R}^mx∈Rm映射到另外一个空间Rn\..

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推荐一本来自东北大学自然语言处理实验室 · 小牛翻译的肖桐 (Tong Xiao) 朱靖波 (Jingbo Zhu)撰写的《机器翻译：统计建模与深度学习方法》，这是一个教程，目的是对机器翻译的统计建模和深度学习方法进行较为系统的介绍，对NLP感兴趣的墙裂推荐阅读。书共分为七个章节，章节的顺序参考了机器翻译技术发展的时间脉络，同时兼顾了机器翻译知识体系的内在逻辑。各章节的主要内容包括：第一章：机器翻

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由于Poetry是依靠pip来进行安装的，所以我们可以通过更改pip镜像源来加快速度，但是Poetry没有提供临时更换镜像源的接口，所以我们只能修改pip镜像源配置文件（永久修改，恢复默认删除内容即可）。相关文章：pip临时更换镜像源 https://blog.csdn.net/MoreAction_/article/details/105894344镜像源清华：https://pypi.tuna

基本概念为了能够更深刻的理解，这里先梳理一下概率论中的几个基本概念。事件事件指某种（或某些）情况的“陈述”，通俗来讲，事件就是一些case，比如A事件定义为，掷出偶数点=(2,4,6)，这个case包含了多个结果，其中，每个结果叫做一个基本事件，一个事件是由若干基本事件构成的。由此可见，事件的本质是 集合。有了事件，自然就有事件之间的关系，因为事件的本质是集合，所以我们可以用集合的运算符号来表达事

最小二乘法存在不可逆和病态问题，导致解析解不可计算或不稳定，岭回归是一种有效的解决方法，以损失无偏性来换取稳定解， 本文介绍详细介绍了岭回归的基本原理，并从L2正则化角度来进行了解释。

在上文一文让你彻底搞懂最小二乘法（超详细推导）中我们提到过，发明最小二乘法的勒让德认为，让误差的平方和最小估计出来的模型是最接近真实情形的(误差=真实值-理论值)。换句话说，勒让德认为最佳的拟合准则是使 yiy_{i}yi​与 f(xi)f(x_{i})f(xi​)的距离的平方和最小，即：L=∑i=1n(yi−f(xi))2L=\sum_{i=1}^{n}(y_{i}-f(x_i))^{2}L=i