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这种学习范式试图跨越监督学习和非监督学习之间的界限。由于缺少标签数据和收集标签数据集的高成本，它通常用于业务环境中。从本质上讲，混合学习就是这个问题的答案。我们如何使用监督学习方法来解决或联系非监督学习问题？例如，半监督学习在机器学习领域正变得越来越流行，因为它可以很好地处理
shape,test_image.shape,test_labels.shape) #60000条训练集里再分了55000的训练和5000的验证；28和28代表图片尺寸 ``` (60000, 28, 28) (60000,) (10000, 28, 28) (10000,) ```python
用的。从这点来看，训练神经网络和训练其他任何模型并没有太大区别。计算梯度对于神经网络会略微复杂一些，但仍然可以很高效而精确地实现。会介绍如何用反向传播算法以及它的现代扩展算法来求得梯度。 和其他的机器学习模型一样，为了使用基于梯度的学习方法我们必须选择一个代价函数，并
数据不是收集的，是自己生成的，好吧~一个简单的例子学习用的没关系%matplotlib inline这个是为了让在jupyter在浏览器里能够显示图像。生成y=2x+1的随机数据，数据加背景噪声限值0.4生成等差数列,100个x_data=np.linspace(-1,1,100)y_data=2*x_data+1
的，而设定的需求类型并没有生效：v2=tf.Variable([3,4],tf.float32)tf里的变量和普通编程语言里的变量是有区别的，区别在于tf里的变量设计为学习中自动优化自动调整它的值，一般无需人工进行赋值，所以它的trainable参数默认是启用的,当然如果是要冻结这些值的时候，就不启用它了
什么是深度？深度就是简单的量变。神经网络到深度神经网络，就是每一层的节点搞多一点，层数也搞多一点。但是如果说网络越深，节点越多，表现能力就越好，这个我看未必，过犹未及嘛深度神经网络本身没再多讲，讲的是卷积神经网络就是CNN。这个是在60年代的时候，在研究猫的神经元时发现的，199
水xxg，这里特征变量的值是有量级的差异的，比如水和盐来说吧，水可以50g位为单位去加减来调整，但是盐不可以，如果盐以50g为单位去调整，那马上咸死，这道菜就废了，只能以1g为单位去调整。反过来，水量如果以1g去调整，那人都烦死了。而归一化后，水和盐就处于同一个量级，不会发生上面的事情了。
后输出。这就好像你和一个小朋友好好说话，他却像没听到一样，而你揪着他的耳朵和他说的时候，他就能听进去，并在行动中能做到。于是根据这个又做了一个激活函数。常见的激活函数，一个是s型，S的腰是0.5还有一个修正线性单元激活函数简称为relu这个计算很简单，就是0和输入值取最大，说它的
这里谈到了独热编码one-hot，独热编码是用来表示标签数据的。前面已经知道了，标签数据很简单，就是表示0-9范围内的一个数字。 说实话独热编码有什么用处，真的还没有理解。还有什么欧式空间的概念啊，都很陌生。 看看代码吧。 ```python #独热编码示例。 x=[3,4] tf
可视化还是比较重要的，因为数据能在图形上看到，会更直观，更符合人的认知思维。 这里先来展示一下loss的可视化。 用matplot将列表值画出来，调用非常简单 plt.plot(loss_list) 横坐标是列表中的索引，纵坐标是列表值，也就是loss值。 可以看到，曲线在收敛了
训练模型跑出来了后，要使用，但是我们没有数据了，因为数据都拿去训练了。 所以课程中，随机挑了一条训练数据来应用到模型里来使用。 这样是不好的，因为就像学习训练时将考试题都让你做过一遍，再让你考试就不公平了，类似于作弊了。 应该是考你运用学到的知识，来做没做过的题。 那比较好的做法呢，是有一些数据，把这些数据分一分，
看看，是和图灵相关的三次浪潮就是三个时代，三盘棋。分别是1962年的国际跳棋，1997年的国际象棋，以及2016年的围棋。从这个难易程度也可以看出，围棋是最强调系统性思维的，所以 AI想要战胜人类也是最难的。第一讲到这里就结束了，第二讲看了一点，其中关于人工智能机器学习概念，除了
4-8096个样本。学习率从梯度下降算法的角度来说，通过选择合适的学习率，可以使梯度下降法得到更好的性能。学习率，即参数到达最优值过程的速度快慢，当你学习率过大，即下降的快，很容易在某一步跨过最优值，当你学习率过小时，长时间无法收敛。因此，学习率直接决定着学习算法的性能表现。可
4-8096个样本。学习率从梯度下降算法的角度来说，通过选择合适的学习率，可以使梯度下降法得到更好的性能。学习率，即参数到达最优值过程的速度快慢，当你学习率过大，即下降的快，很容易在某一步跨过最优值，当你学习率过小时，长时间无法收敛。因此，学习率直接决定着学习算法的性能表现。可
机器学习的主要挑战是我们的算法必须能够在先前未观测的新输入上表现良好，而不只是在训练集上效果好。在先前未观测到的输入上表现良好的能力被称为泛化(generalization)。通常情况下，当我们训练机器学习模型时，我们可以访问训练集，在训练集上计算一些度量误差，被称为训练误差(training
机器学习的主要挑战是我们的算法必须能够在先前未观测的新输入上表现良好，而不只是在训练集上效果好。在先前未观测到的输入上表现良好的能力被称为泛化(generalization)。通常情况下，当我们训练机器学习模型时，我们可以访问训练集，在训练集上计算一些度量误差，被称为训练误差(training
然后定义模型函数，这个函数有3个参数，1个就是上面说的x，还有2个是参数，分别是w和b，就是2个参数斜率和位移而上面的2个参数，要用tf.Variable来声明来创建变量，它是会变的，在训练中学习到的，所以给它的初值是多少是无所谓的然后就是怎么样来训练模型了训练模型就是一个不断迭
这种学习范式试图去跨越监督学习与无监督学习边界。由于标签数据的匮乏和收集有标注数据集的高昂成本，它经常被用于商业环境中。从本质上讲，混合学习是这个问题的答案。我们如何才能使用监督学习方法来解决或者链接无监督学习问题？例如这样一个例子，半监督学习在机器学习领域正日益流行，因为它能
这种学习范式试图去跨越监督学习与无监督学习边界。由于标签数据的匮乏和收集有标注数据集的高昂成本，它经常被用于商业环境中。从本质上讲，混合学习是这个问题的答案。我们如何才能使用监督学习方法来解决或者链接无监督学习问题？例如这样一个例子，半监督学习在机器学习领域正日益流行，因
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