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27647116229.png) 观察箭头的方向，代表了处理的流程。通过线性回归模型和生物神经元的类比，可以将线性模型称作一个只包含一个神经元的神经网络。 同样的，logistic模型也可以用来进行类比，下图代表的就是预估y等于1的概率的处理过程：  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
特征值最小者）/（特征值最大值 - 特征值最小者） 这样归一化后的值，范围在 [0,1]之间。 标签值是不需要做归一化的哦 放一下有修改的代码，以及训练的结果： ```python #做归一化,对列index是0到11的特征值做归一化 #列index是12的是标签值，不需要做归一化哦 for i in
izer()然后开始迭代训练，训练的内容，是每次将样本逐个输入模型，进行梯度下降优化操作。这里为了演示，每轮迭代后绘制出模型曲线（这里有点不清楚的地方，是将样本输入模型？还是训练得到了模型？我觉得是前者，训练得到的只是参数值，模型不是训练出来的）训练代码：for xs,ys in
后者比较死板，因为门槛高而被初学者所诟病。这个有点像敏捷和瀑布式的开发的区别。原来的1.x课件会保留，因为有助于底层原理的理解，而2.0的课件也会更新。这样的处理非常好，与时俱进，很负责任。并且建议先看2.0的编程基础那一节。
房价的tf2版本，有一些变化。 1是直接使用sklearn.preprocessing里的scale来做归一化，更简单便捷 2不是一股脑将数据全用于训练，划分了分别用于训练、验证、测试的数据 3损失函数，优化器方面，代码有变化，头疼~ 4对训练数据没有做打散的操作 代码如下： 最
因变量：0.8 权重：0.2 预测值：0.1 差值：0.245 梯度：-0.35 ``` 可以看到预测值和真实值的差值在变小（0.32 > 0.245），也就是在向着不断的收敛的方向。
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,Income)`，因为它的值在0和1之间，所以如果直接用类似线性回归模型的方式是不行的，需要对加权和进行变换。即： 
