多分类问题一.复习二 .题目三.代码1.导入需要的包2. sigmoid 函数3.向量化的梯度函数一.复习二 .题目对于此练习，我们将使用逻辑回归来识别手写数字（0到9）。 我们将扩展我们在练习2中写的逻辑回归的实现，并将其应用于一对一的分类。 让我们开始加载数据集。 它是在MATLAB的本机格式，所以要加载它在Python，我们需要使用一个SciPy工具。三.代码1.导入需要的包import n

1、基础概念人工神经网络的概念：其从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，构建某种简单的模型，按不同的连接方式组成不同的网络。在工程与学术界我们通常把人工神经网络简称为神经网络或类神经网络。神经网络的概念：是一种运算模型，由大量的节点(也可以说神经元)之间连接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数或者激活函数。每两个节点间的连接都代表一个对于通过连接信号的加权值，称之为权重。这相当于人

对于这个练习，我们将再次处理手写数字数据集，这次使用反向传播的前馈神经网络。 我们将通过反向传播算法实现神经网络成本函数和梯度计算的非正则化和正则化版本。 我们还将实现随机权重初始化和使用网络进行预测的方法。由于我们在练习3中使用的数据集是相同的，所以我们将重新使用代码来加载数据。import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pypl

字符串大小写转换【1】capitalize（）：将字符串第一个字符转换为大写mystr='hello word and itcast and itheima and python'print(mystr.capitalize())#Hello word and itcast and itheima and python【2】title（）：将字符串每个单词首字母转换为大写mystr='hello

小张寻思着，我Python这是学第二遍，为啥感觉第一遍就像没学，为什么呀？就因为 我没有记笔记吗？害，开始吧，今天学习转义字符【1】换行：\n【2】制表符：\t，一个tab键（四个空格）的距离称‘\’为反斜杠\t注：Python两个print默认之间换行结束字符print('hello', end="\n")print('world', end="\t ")print('hello')print(

第一章：什么是深度学习？1.1 人工智能，机器学习和深度学习【1】人工智能【2】机器学习【3】从数据中学习表示1.机器学习三要素2.例子【4】深度学习之“深度”理解深度学习与机器学习关系神经网络【5】深度学习的工作原理1.1 人工智能，机器学习和深度学习关系：【1】人工智能努力将通常由人类完成的智力任务自动化，包括了机器学习与深度学习【2】机器学习在经典的程序设计（即符号主义人工智能的范式）中，人

TensorFlow与Keras 介绍与入门实现卷积神经网络（框架）TensorFlow是什么？计算图实现卷积神经网络（框架）TensorFlow更加受欢迎，连个版本1.x与2.x版本Keras更加好用，方便TensorFlow是什么？1.采用计算图的形式表达数值计算的编程系统，能在大规模状态下进行运行，也可以在异构环境下进行2. 使用数据流图表来表征计算，共享状态以及改变状态的操作，3.应用范围