数据降维算法是机器学习算法中的大家族，与分类、回归、聚类等算法不同，它的目标是将向量投影到低维空间，以达到某种目的如可视化，或是做分类。

神经网络是通过torch.nn包来构建的

如果你在读这篇文章，那么你可能已经开始了自己的深度学习之旅。如果你对这一领域还不是很熟悉，那么简单来说，深度学习使用了「人工神经网络」，这是一种类似大脑的特殊架构，这个领域的发展目标是开发出能解决真实世界问题的类人计算机。为了帮助开发这些架构，谷歌、Facebook 和 Uber 等科技巨头已经为 Python 深度学习环境发布了多款框架，这让人们可以更轻松地学习、构建和训练不同类型的神经网络。

学习使用前准备：

安装pytorch

pytorch安装问题解决

目前我的pytorch仍然存在使用问题…

1.数据集及其源代码

下载

运行环境

1. pygame

2. numpy

3. opencv

4. tensorflow

1.关于全局最优化求解

全局最优化是一个非常复杂的问题，目前还没有一个通用的办法可以对任意复杂函数求解全局最优值。一个求解局部极小值的方法——梯度下降法。这种方法对于求解精度不高的情况是实用的，可以用局部极小值近似替代全局最小值点。但是当要求精确求解全局最小值时，梯度下降法就不适用了，需要采用其他的办法求解。常见的求解全局最优的办法有拉格朗日法、线性规划法、以及一些人工智能算法比如遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等。而今天要说的是一个操作简单但是不易陷入局部极小值的方法：随机游走算法。

TensorFlow主要优势是灵活和可视化。TensorBoard是TensorFlow的一组可视化工具。熟悉的使用TensorBoard可以大大提高训练的效率。今天本文将介绍一下TensorBoard。

通俗理解

马尔可夫链 （Markov Chain）是什么鬼

它是随机过程中的一种过程，一个统计模型，到底是哪一种过程呢？好像一两句话也说不清楚，还是先看个例子吧。

无论您的解决方案的最终目标是什么，终端用户都需要可解释、可关联或可理解的解决方案。