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学习步长$\alpha$是一个很重要的参数。 如果太小，算法会收敛的很慢。 如果太大，容易造成算法不收敛，甚至发散。 自变量的标准化，和因变量的中心化，是建立深度学习模型常用的数据预处理方法。 他们的好处，是不仅可以让梯度下降法的数值表现的更加稳定，还有助于我们找到合适的初始值和步长。
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
float32) x_test=tf.cast(scale(x_test),dtype=tf.float32) #None代表未知，因为我们可以一次带入一行样本，也可以一次带入多行样本 #x=tf.placeholder(tf.float32,[None,12],name="X") #y=tf
引入这两个算法。神经网络的目的是建立输入层与输出层之间的关系，进而利用建立的关系得到预测值。通过增加隐藏层，神经网络可以找到输入层与输出层之间较复杂的关系。深度学习是拥有多个隐藏层的神经网络，在神经网络中，我们通过正向传播算法得到预测值，并通过反向传播算法得到参数梯度，然后利用梯
机器学习算法是一种可以从数据中学习的算法。然而，我们所谓的 ‘‘学习’’ 是什么意思呢？Mitchell (1997) 提供了一个简洁的定义：‘‘对于某类任务 T 和性能度量P，一个计算机程序被认为可以从经验 E 中学习是指，通过经验 E 改进后，它在任务 T 上由性能度量 P 衡量的性能有所提升。”
现在我们来尝试迭代多次，看看效果。 从w=0开始 ```python #w初始值给0 x,y=0.5,0.8 w=0;lr=0.5 #lr学习率=0.5 pred=x*w loss=((pred-y)**2)/2 grad=(pred-y)*x print('自变量：'+str(x))
com/data/forums/attachment/forum/20228/6/1659775404176492371.png) 从上图中可以看到，信用卡余额相对于每月收入来说，对还款违约的影响更大。 一般模型不会直接预测某信用卡用户是否违约，而是预测其违约的概率，表示为`P(Default|Balance
接下来就是讲线性模型了。线性模型相对比较简单，但是他是学习比较复杂的深度学习模型的一个基础，而且线性模型本身也具有广泛的用途。 这里讲了线性模型中的线性回归模型和logistic模型。线性回归模型用于处理`回归问题`。logistic模型用于处理`分类问题`。 线性回归模型可以写作如下的形式： 
