在机器学习和深度学习中，代价函数非常重要。所以十分有必要弄个清楚代价函数相关的概念和性质。本文介绍了什么是代价函数，然后列举了常用的三种代价函数，并对其中的二次代价函数和交叉熵代价函数进行了比较。

文章详细介绍了支持向量机SVM及其拓展，支持向量回归SVR.并从线性分类和非线性分类的角度出发，详细推导了硬间隔、软间隔和核函数的支持向量机。

由于RNN梯度消失而不能处理长序列的问题，提出了LSTM，本文对从RNN到LSTM的改进思想、LSTM的模块、前向传播和反向传播进行了推导。

本文详细介绍了K-means算法原理，并给予了公式推导，然后给出了优缺点。

本文介绍了线性表中的循环链表，包括循环单链表、循环双链表的头插法和尾插法的建立，按元素查找，插入和删除操作。

本文详细介绍了CNN在图像分类中的发展过程中的几个经典的网络，包括了从LeNet,AlexNet,VGGNet,GoogleNet,ResNet到DenseNet的一路改进、优化的过程。

顺序表作为线性表最基本的一种结构。本文介绍了顺序表的定义和特点，然后给出了顺序表的常见各种操作和代码，包括了初始化、查找、插入、删除和归并（合并），并分析了程序的复杂度。

本文详细介绍了数据结构的双链表的定义，以及双向链表的建立、查找、插入和删除

文章详细介绍了支持向量机SVM及其拓展，支持向量回归SVR.并从线性分类和非线性分类的角度出发，详细推导了硬间隔、软间隔和核函数的支持向量机。

文章目录概述一、CGAN1、基本思想2、模型简介3、 应用二、DCGAN1、基本思想2、模型简介三、WGAN1、模型解析2、模型优点四、LSGAN1、基本思想2、模型解析概述自从Goodfellow2014年提出这个想法之后，生成对抗网络（GAN）就成了深度学习领域内最火的一个概念，包括LeCun在内的许多学者都认为，GAN的出现将会大大推进AI向无监督学习发展的进程。于是，研究GAN就...