1.神经网络的原理示例 在最左边是我们要实现一个神经网络的步骤，中间则是用到的公式，最右边是神经网络的实现代码。 损失函数的定义 在编写神经网络...

1. 列向量相乘 一般的矩阵乘法就是两个矩阵挨个相乘求和。 而有些需要矩阵转置，也就是第三列的图，从列转行。 2. 向量矩阵相乘 使用a向量的转...

上面是使用Tensorflow来训练模型，首先创建两层神经网络，然后合并为一个大的模型，最后就可以输入数据然后进行训练数据。 如果有新的数据来进...

1. 简单的神经网络 第一层 上面这个神经网络展示的是一个隐藏层和一个输出层。 我们输入四个变量到输入层，然后这个输入层有三个神经单元，每个神经...

1.神经网络例子 上面是一个神经网络的例子，我们从最左边开始输入四个变量：价格，运输成本，市场接受度和材料到三个神经单元中，输出了可负担性，知名...

正则化其实就是将一些特征给减小很多，相当于消掉，这样函数将变得更加简单，那么他过拟合的可能就更小了。 1.正则化公式 我们使用了这个新的代价函数...

1.用于逻辑回归的梯度学习算法 2.过拟合问题 我们用以下三张图来说明这个概念。 第一张图看起来像是一个线性回归问题，我们训练之后的线条与数据拟...

我们之前学习的代价函数是一个凹函数，而将代价函数套用到逻辑回归中我们发现图形是上图中右侧那样不规则的曲线，如果使用梯度下降，那么就很可能只到一个...

虽然叫做逻辑学习，但是其实是一个分类算法 1. 动机与目的 上图是分类学习的几个例子，判断邮件是否是垃圾邮件？是否存在金融诈骗？判断肿瘤是良性还...