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机器学习-分类问题在分类问题中，预测的变量 y 是离散的值，学习一种叫做逻辑回归 (Logistic Regression) 的算法1.分类：例如:判断一封电子邮件是否是垃圾邮件；判断一次金融交易是否是欺诈；区别一个肿瘤是恶性的还是良性的。2.二分类问题因变量可以记为：y∈{0,1}0 表示负向类，1 表示正向类注意：0和1 分别定义为邮件是否为垃圾邮件，以及肿瘤是否为良性或者恶性都是任意的。3.

下载地址：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

机器学习-反向传播简单易懂的解释直观理解：数学层面讲，反向传播就是链式求导法则程序实现讲，反向传播就是通过动态规划实现思想：根据网络输出的答案和正确答案之间的误差，不断调整网络的参数。假设训练一个分类网络，输入一个目标逐层向前计算后，得到该物体属于每一类的一个可能性的概率，每个神经网络的初始参数是随机赋予的，然后我们根据网络输出与正确答案之间差距，由后向前调整网络的参数。不断地输入和进行调整。注意

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查看tensorflow版本以及路径：import tensorflow as tfprint(tf.__version__)print(tf.__path__)运行后如下所示：