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专注人工智能底层数学原理和应用，专栏包括线性代数，概率统计，机器学习，深度学习。
线性代数博客汇总
线性代数博客合集
线性代数本质（一）：向量，线性组合，线性相关，基
线性代数本质（二）：矩阵与线性变换
线性代数本质（三）：逆矩阵，列空间，秩与零空间
线性代数本质（四）：克莱姆法则
线性代数本质（五）：非方阵
线性代数本质（六）：点积与对偶性
线性代数本质（七）：叉积
线性代数本质（八）：以线性变换眼光看叉积
线性代数本质（九）：基变换
线性代数本质（十）：特征向量与特征值
MIT线性代数课程笔记（一）
MIT线性代数课程笔记（二）
MIT线性代数课程笔记（三）
MIT线性代数课程笔记（四）
MIT线性代数课程笔记（五）
MIT线性代数课程笔记（六）
MIT线性代数课程笔记（七）
MIT线性代数课程笔记（八）
线性代数应用（一）：线性回归分析
线性代数应用（二）：线性代数在游戏中的应用
线性代数应用（三）：PCA数据降维
线性代数应用（四）：奇异值分解数据降维
线性代数应用（五）：线性代数在图像配准中的应用
线性代数应用（六）：线性代数进行信息检索
线性代数应用（七）：协同过滤实现推荐系统
线性代数应用（八）：PageRank分析
线性代数应用（九）：奇异值的物理意义
线性代数应用（十）：线性代数在你的领域有哪些应用？
线性代数应用（十一）：ICP点云配准背后的数学原理
线性代数应用（十二）：介绍几种矩阵分解算法和应用
线性代数应用（十三）：Jacobian矩阵和Hessian矩阵的作用是什么？
线性代数应用（十四）：向量的点积和光线追踪
线性代数应用（十五）：学习线性代数有什么用？
线性代数应用（十六）：菜市场里的矩阵乘法
线性代数应用（十七）：线性代数在数据科学中的应用
线性代数应用（十八）：看线性代数如何进行人脸识别
线性代数应用（十九）：求解线性方程组的迭代方法
矩阵求导上
矩阵求导下
线性代数可视化工具：manim
线性代数知识点串烧
无处不在的迭代**
概率统计博客汇总
概率统计博客合集
概率的本质是什么？
统计学到底是个啥？
中心极限定理应用
正态分布为什么常见？
大数定理的通俗理解
通俗易懂讲解“协方差”与“相关系数”
机器学习为什么需要概率与统计？
概率统计在自然语言处理中的应用
通过熵和信息增益进行特征选择
使用贝叶斯进行水果分类
从数学角度解释个人单身原因
如何用数学知识去计算后宫三千佳丽的宠幸问题
机器学习博客汇总
机器学习博客合集
机器学习知识点串烧
线性回归分析
线性回归的N种求解方法
为什么回归问题用 MSE？
回归的多种写法：线性回归-贝叶斯线性回归-高斯过程回归
三种能够处理离群值的线性回归模型
正则化到底是什么？
机器学习源码分析：逻辑回归
常见的几种最优化方法
梯度下降背后的数学之美
最大似然估计和最小二乘法怎么理解
机器学习源码分析-EM
机器学习源码分析-K-最近邻
机器学习源码分析-支持向量机SVM
拉格朗日乘子法与对偶问题
机器学习源码分析：贝叶斯
机器学习源码分析-聚类
10种顶流聚类算法及实现
深度学习聚类的综述
决策树（一）：信息熵和信息增益
决策树（二）：ID3，C4.5，CART
决策树防止过拟合方法：剪枝
决策树（中）——Random Forest、Adaboost、GBDT （非常详细）
使用随机森林进行数据降维
Isolation Forest（孤立森林）进行异常检测
特征值分解
如何通俗易懂地讲解PCA？
奇异值分解
高斯过程（一）
高斯过程（二）
高斯过程（三）
概率图模型
图解马尔科夫链，PCA，贝叶斯
深刻地理解随机过程的含义
一文搞懂马尔科夫链
集成学习（一）
集成学习（二）
GBDT基础：回归树
GBDT基础：提升树
深入理解LightGBM
梯度提升算法决策过程的逐步可视化
由过拟合欠拟合引出模型选择的思考
各种机器学习算法的特点以及应用场景对比
机器学习中的明星模型
图解最常用的10大机器学习算法！
用户留存分析
时间序列和回归分析的本质区别
如何通过显著性检验，判断你的A/B测试结果是不是巧合？（上）
如何通过显著性检验，判断你的A/B测试结果是不是巧合？（下）
主动学习（Active Learning）概述及最新研究
常用监督学习速查表
机器学习的“难”与“易”
机器学习中的“假设”**
如何处理不平衡数据集
给大家推荐几个资源
到底什么泰勒公式？
数学基础
机器学习应补充哪些数学基础？
深度学习博客汇总
深度学习博客合集
深度学习损失函数优化过程的数学原理
Adam优化算法的优点
关于优化算法的亿点思考
梯度下降法、牛顿法和拟牛顿法
Adam那么棒，为什么还对SGD念念不忘？一文看懂深度学习优化算法
梯度和法向量的关系
深度学习数学基础知识
深度学习背后的数学原理
到底什么是深度学习？
深度学习综述
深度学习领域有哪些瓶颈？
分享一些调参经验
神经网络基础知识1.基础知识
神经网络基础知识2.距离计算
神经网络基础知识3.评价指标
神经网络基础知识4.优化策略
神经网络基础知识5.激活函数
神经网络基础知识6.损失函数
神经网络基础知识7.模型调优
神经网络基础知识8.归一化方法
ResetNet到底解决了什么问题？
计算机视觉综述
CNN基础知识1.综述
CNN基础知识2.池化
CNN基础知识3.CNN中模型的参数量与FLOPs计算
CNN基础知识4.卷积算子
YOLOv3原理与实践下
YOLOv3原理与实践上
CNN到底具不具有平移不变性？
目标检测任务中，各类样本不均衡问题总数
到底什么是强化学习？
应用强化学习进行集成电路设计（英文）
强化学习
图学习初印象
图神经网络的数学原理总结
什么是图神经网络？
图神经网络与图注意力网络
图表示学习技术在药物推荐系统中的应用
【理论+实践】自动编码器（AutoEncoder）基本概念及应用（飞浆）
自编码器AutoEncoder实现CT图像降噪
ChatGPT初体验
ChatGPT训练过程梳理解析
自然语言处理综述
一个完整的深度学习例子：项目简介
一个完整的深度学习例子：环境搭建
一个完整的深度学习例子：数据准备
一个完整的深度学习例子：模型训练
一个完整的深度学习例子：推理
AutoML（一）：概述
AutoML（二）：微软NNI框架
AutoML（三）：利用贝叶斯优化进行超参数搜索
How to Build a Winning Recommendation System, Part 1
How to Build a Deep Learning Powered Recommender System, Part 2
How to Build a Winning Recommender System-Part 3
深度学习下的图像配准
AI在影像设备全流程工作周期应用
医疗影像领域AI软件开发流程
图像处理技术的心酸史
AI中的数学**
稠密物体计数的演进之路
OpenCV不止能解决AI最后一公里的问题
图像分割演进之路
换个角度看问题
深度学习下的图像分割
当图像分割遇上关键点检测
华为天才少年谢凌曦：关于视觉识别领域发展的个人观点
如何实现高速卷积？深度学习库使用了这些「黑魔法」
深度学习在自动驾驶领域的应用
深度学习：知识蒸馏
有哪些深度学习效果不如传统方法的经典案例？
通过医疗领域深度学习框架MONAI实现医疗图像配准
在OpenCV中基于深度学习的边缘检测
为什么深度学习去噪都采用高斯白噪声？
神经网络能否代替决策树算法？
复现深度学习模型的几点建议
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史上最全的深度学习面经总结（附答案详解）
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深度学习中高斯噪声：为什么以及如何使用
分享几本人工智能基础好书
神经网络反向传播的数学原理
GAN背后的数学原理
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