本文是我在学习卷积神经网络（Convolutional Neural Network）时的笔记，主要参考资料是Andrew Ng老师在UFLDL Tutorial中的相关章节，本文对其中容易混淆和难以理解的算法细节做一个讲解，希望可以为大家提供一些帮助，也欢迎交流讨论，谢谢！

本文主要整理自笔者在一项图像处理任务中的直线检测（line detection）部分的笔记资料，采用了基于霍夫变换（Hough Transform）的直线检测算法。文中给出了直线检测常用的算法介绍，论文资料等，以及笔者的实验笔记和实验结果。与读者分享，欢迎讨论。

本文的理论部分主要整理自UFLDL的“Sparse Coding（稀疏编码）”章节和一些经典教材，同时也参考了网上的一些经典博客，包含了Sparse Coding的一些基本概念、优化方法、数学推导和应用场景，供读者参考。

本文主要记录我在学习神经网络过程中的心得笔记，参考UFLDL Tutorial和Coursera ML，共分为三个部分：Representation：神经网络的模型描述；Learning：神经网络的模型训练；Code：神经网络的代码实现。

本文主要记录我在学习逻辑回归时的心得笔记，从假设函数、代价函数、优化方法等方面介绍了逻辑回归。

本文主要整理自笔者在表情识别（emotion recognition）研究上的实验笔记资料，给出了表情识别常用的数据库，论文资料，识别方法，评价指标，以及笔者的实验笔记和实验结果。与读者分享，欢迎讨论。

本文介绍机器学习中重要的概念：梯度和梯度下降法，这是我们在学习MachineLearning算法时的核心概念之一，其实也就是我们在大学本科高等数学中的基础概念。

本文介绍机器学习中重要的概念：梯度和梯度下降法，这是我们在学习MachineLearning算法时的核心概念之一，其实也就是我们在大学本科高等数学中的基础概念。

本文主要记录我在学习神经网络过程中的心得笔记，参考UFLDL Tutorial和Coursera ML，共分为三个部分：Representation：神经网络的模型描述；Learning：神经网络的模型训练；Code：神经网络的代码实现。

我始终相信，学习不是一件孤独枯燥的事情！！---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------        今天记录两个内容：