原理就是这么简单 用Python搭建神经网络
不做调包侠！之前我在某公开课上讲述了“不调包，仅用Python如何四步搭建神经网络”。我发现各位小伙伴们对原理的渴求非常强烈！说明大家在“不做调包侠”上非常重视，我也非常开心。这篇文章也是“原理就是这么简单”的系列文章之一，希望通过文章的方式将原理描述的更加丰满！帮助更多想学习深度学习的朋友！
对比
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原理就是这么简单- Softmax
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AI/Data science
问题介绍一般的神经网络课程在讲述BP算法的时候都会用sigmoid 函数来作为最后一层的激活函数来实现二分类，这是因为其sigmoid求导的便利，非常适合用来讲课（吴大大的课也是如此）。
但是对于多分类的问题很多小伙伴表示喜欢直接调库。其实了解softmax反向传播原理，或者可以自己手推一遍soft
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原理就是这么简单 机器学习算法 - SVM中篇（算法解析）
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AI/Data science
读完上篇文章，相信各位大家已经对SVM的数学理论基石有了一个完整的理解（如果还没理解SVM数学理论基础的可以参看上篇），那现在恭喜你，这篇文章所讲解的SVM的原理和实践你会觉得非常轻松。话不多说，先用一个案例来介绍SVM到底是什么，以及它能解决什么问题。
案例2018年维米天使正在选拔谁能登上维米的
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原理就是这么简单 机器学习算法 - SVM上篇（理论基础）
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AI/Data science
SVM介绍在学习SVM的时候，很多小伙伴总是觉得这个高大上的算法不好理解，学习的时候还有点印象，但是时间一长，又忘记了。随着学习进一步的理解我发现数学理论是理解SVM必不可少的要素。
那需要什么数学理论才能将SVM算法理解的深刻到位呢？
答案: 就是这些凸优化的知识（拉格朗日函数，对偶函数，K
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