阅读本文需要具备一定的线性代数基础，通过本文，你将对协方差矩阵有全面的理解。## 定义**n个随机向量：**$$\mathbf{X}=(X_1,X_2,...,X_n)^T$$两个随机向量的协方差：cov[Xi,Xj]=E[(Xi−E[Xi])(Xj−E[Xj])]cov[X_i,X_j]=E[(X_i-E[X_i])(X_j-E[X_j])]cov[Xi​,Xj​]=E[(Xi​−...

声明：适用于对深度学习有一定了解，并想进一步了解RNN以及LSTM的朋友。本文包括原理和应用，特别长，可以先收藏再慢慢看。框架：TensorFlowRNN的发展、意义什么的都不讲了，全是硬知识。参考文献：Understanding LSTM NetworksTensorFlow官方文档《安娜卡列尼娜》文本生成——利用TensorFlow构建LSTM模型The Unreaso...

在sklearn库里，用于评估模型预测的质量的API一共有3种：评分方法、评分参数和度量函数。

神经网络故障检查列表——check list神经网络的训练出现了问题咋办？损失函数不收敛怎么办？准确率很高但输出不对是什么清况？本文提供了相当全面的检查手册。主要分为数据问题，网络问题和训练问题。

Python的与或逻辑包括：按位与&、按位或|、逻辑与and、逻辑或or。下面我们来探索对不同集合类型中的与或的使用。

在sklearn库里，用于评估模型预测的质量的API一共有3种：评分方法、评分参数和度量函数。

声明：译自博客《What is Data Modelling? Conceptual, Logical, & Physical Data Models》什么是数据建模？数据建模(Data modeling)是为要存储在数据库中的数据创建数据模型的过程。数据建模在概念上包括以下3个部分：数据对象(Data objects)不同数据对象之间的关联(The associations b...

参考：《利用Python进行数据分析》透视表与交叉表的介绍和例子

在进行机器学习时，经常需要打乱样本，这种时候Python中叒有第三方库提供了这个功能——sklearn.utils.shuffle。

声明：参考自维基百科后面可能会更新Hinge Loss  在机器学习中，hinge loss作为一个损失函数(loss function)，通常被用于最大间隔算法(maximum-margin)，而最大间隔算法又是SVM(支持向量机support vector machines)用到的重要算法(注意：SVM的学习算法有两种解释：1. 间隔最大化与拉格朗日对偶；2. Hinge L...