飞机引擎制造商生产的飞机引擎，从生产线上流出时，需要进行 QA(质量控制测试)，而作为这个测试的一部分，你测量了飞机引擎的一些特征变量，比如，你可能测量了。

根据学生的两门学生成绩，预测该学生是否会被大学录取。数据集 ex2data1.txt 中包含了两门课的成绩以及是否被大学录取，0代表未录取，1代表录取。4. 定义sigmoid函数和损失函数  对于逻辑回归模型，我们构建的模型为：P(y=1∣x;θ)=11+e−θTxP(y=1|x;\theta) = \frac{1}{1 + e^{-\theta^Tx}}P(y=1∣x;θ)=1+e−θTx1​

SVM算法的本质就是最大化离超平面最近点（支持向量）到该平面的距离。

本文主要参考了 严宽 大神的学习笔记，并在其基础上补充了一点内容，点此查看原文。循环神经网络（RNN）对于自然语言处理和其他序列任务非常有效，因为它们具有”记忆“功能。它们可以一次读取一个输入 x(t)x^{(t)}x(t)（如单词），并且通过隐藏层激活从一个时间步传递到下一个时间步来记住一些信息/上下文，这允许单向RNN从过去获取信息来处理后面的输入，双向RNN可以从过去和未来中获取上下文。声明

核聚类方法的主要思想是通过一个非线性映射，将输入空间中的数据点映射到高维的特征空间中，并在新的特征空间中进行聚类。K-means 的本质是基于欧式距离的数据划分算法，均值和方差大的维度将对数据的聚类产生决定性影响。K 值的选取对 K-means 影响很大，这也是 K-means 最大的缺点，常见的选取 K 值的方法有：手肘法、Gap statistic方法。听课之后，大家觉得距离太远了，于是每个牧

【代码】1. 刘二大人《PyTorch深度学习实践》线性模型 作业。

根据学生的两门学生成绩，预测该学生是否会被大学录取。数据集 ex2data1.txt 中包含了两门课的成绩以及是否被大学录取，0代表未录取，1代表录取。4. 定义sigmoid函数和损失函数  对于逻辑回归模型，我们构建的模型为：P(y=1∣x;θ)=11+e−θTxP(y=1|x;\theta) = \frac{1}{1 + e^{-\theta^Tx}}P(y=1∣x;θ)=1+e−θTx1​

飞机引擎制造商生产的飞机引擎，从生产线上流出时，需要进行 QA(质量控制测试)，而作为这个测试的一部分，你测量了飞机引擎的一些特征变量，比如，你可能测量了。

【代码】1. 刘二大人《PyTorch深度学习实践》线性模型 作业。

一、tensorflow2.0与keras安装正式的干货上来了，大家很多人肯定和我刚开始一样，老因为版本问题报错，这个tensorflow安装就是要非常注意版本，不然就老报错，先上一个图，我没有选择最新的安装。1.1 进入Anaconda Prompt开始中搜索Anaconda prompt1.2 安装tensorflow2.0及相关库进入后base表示的是处在原始最初的集成环境中，我们需要创建自