傅立叶变换，表示能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数（正弦和/或余弦函数）或者它们的积分的线性组合。在不同的研究领域，傅立叶变换具有多种不同的变体形式，如连续傅立叶变换和离散傅立叶变换。本文梳理基本知识。

信息熵是一种信息不确定性的度量，而两个随机变量分布匹配程度的度量可以使用KL散度。

交叉熵（Cross Entropy）是Shannon信息论中一个重要概念，主要用于度量两个概率分布间的差异性信息。

Microsoft 和合作伙伴社区创建了 ONNX 作为表示机器学习模型的开放标准。 许多框架（包括 TensorFlow、PyTorch、SciKit-Learn、Keras、Chainer、MXNet、MATLAB 和 SparkML）中的模型都可以导出或转换为标准 ONNX 格式。 模型采用 ONNX 格式后，可在各种平台和设备上运行。 本文记录Python 平台 ONNX-GPU 相关内

信息论是运用概率论与数理统计的方法研究信息、信息熵、通信系统、数据传输、密码学、数据压缩等问题的应用数学学科。本文介绍基本概念。

本文记录岭回归角度进行线性回归的方法。

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本文记录极大似然估计角度进行线性回归，得到最小二乘法结果的方法。

在Windows python中使用 from shapely.geos import lgeos 会报错，错误一般由于调用了依赖**shapely** 库的代码，比如我就是在调用 imgaug中clip_out_of_image函数时报错，本文记录解决方案。

故名思意，线性回归是一种线性模型，线性模型形式简单、易于建模。许多功能更为强大的非线性模型可在线性模型的基础上通过引入层级结构或者高维映射而得。本文记录最基本的线性回归方法。