本文对机器学习中的线性回归进行数学级别的详细的讲解，带你一步一步推导，并且最后循序渐进给出代码的实例，让学习者完全掌握线性回归的本质。

详细讲述了自然语言处理中预处理步骤的常用方法

本文对深度学习领域中最基本的任务，文本表示进行了讲解，并且对One-hot编码，Word2vec编码常用词向量文本表示方法进行代码讲解。最后基于数学原理概括性的展示其词向量生成及其优化原理。

本文针对梯度下降的优化进行详细的描述，包含归一化和正则化。以数学级别的解释，并且图文并茂生动形象地带你完全掌握为什么梯度下降过程中要使用归一化和正则化。最后每一个知识点都有代码实例，最后用应用案例结尾，从而加深对梯度下降优化的理解。

对自然语言处理进行一个入门的综述，让初学者了解自然语言处理是什么，有什么用，以及未来的发展前景

本文对机器学习中SVM支持向量机进行了数学底层级别的详细解释，并且以图文并茂的形式一步一步理解支持向量机的原理本质，并且最后给出代码实，也便于直接使用。

本文对分类算法中最基本的线性逻辑回归方法进行了数学原理级别的描述，并且循序渐进，图文并茂的形式生动形象的一步步推到逻辑回归的本质，并且每个点都有代码实例，加深理解。

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numpy，数据分析三大分析库之一，可以对数值集合进行各种各样的操作，本文详细讲述了numpy库中各个方法。

本文从宏观的视角介绍了人工智能，机器学习在人工智能领域的关系，以及机器学习的各种基本知识，包括训练方法，数据的种类等等，方便学习者入门前有个宏观的认识。