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熵/信息熵http://这篇文章主要讲：熵, 联合熵(joint entropy),条件熵(conditional entropy),相对熵(relative entropy,KL 距离),互信息(mutual information),交叉熵(cross entropy),困惑度(perplexity)。熵/信息熵在信息论中，熵是接收的每条消息中包含的信息的平均量，又被称为信息熵、信源熵、平均自

Introduction Django简介Python下有许多款不同的 Web 框架。Django是重量级选手中最有代表性的一位。许多成功的网站和APP都基于Django。Django是一个开放源代码的Web应用框架，由Python写成。Django遵守BSD版权，初次发布于2005年7月, 并于2008年9月发布了第一个正式版本1.0 。MVC的软件设计模式Django

示例import tensorflow as tfx = tf.constant([[[1, 2, 3],[4, 5, 6]],[[7, 8, 9],[10, 11, 12]]])y = tf.constant([[[11, 12, 13],...

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/23538535监督学习及其目标函数损失函数（loss function）是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结构风险函数重要组成部...

NumPy函数库中存在两种不同的数据类型（矩阵matrix和数组array），都可以用于处理行列表示的数字元素。虽然它们看起来很相似，但是在这两个数据类型上执行相同的数学运算可能得到不同的结果，其中NumPy函数库中的matrix与MATLAB中matrices等价。Matrix objects矩阵对象创建示例>>> a = np.matrix(’1 2; 3 4’)>>> p

注意机制最早由Bahdanau等人于2014年提出（统计机器翻译中的对齐过程[NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY。

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51788927ROC曲线和AUCROC（Receiver Operating Characteristic，接受者工作特征曲线）曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器（binary classifier）的优劣。博文介绍ROC和AUC的特点，讨论如何作出ROC曲线图以及计算AUC。AUC是现...

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按位取反“~”：按位取反1变0，0变1逻辑非“！”：逻辑取反, false变true,true变false，在C中，只要不是0就是真------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------