Catherine_zhilin

摘要： 找山坡最低点 向着梯度方向走：最陡峭的方向，切点的方向 梯度下降算法：沿着梯度的反方向走 如果步长太大，很可能做过最优解 阅读全文

摘要： Sigmoid函数：Sigmoid函数_百度百科 (baidu.com) 比方说 测试是否为猫; 最后结果越接近为1则，是猫的概率越大 利用log函数：距离1越近 绝对值越小 神经网络最后一层就是 softmax 阅读全文

摘要： 损失函数值越大，分类效果越差’ 损失函数越小，分类效果越好 定义分类结果的好坏 利用权重参数 Sigmoid函数 机器学习之sigmoid函数 - 简书 (jianshu.com) 阅读全文

摘要： 线性分类; 指定图像中哪些像素点重要，哪些不重要 f(x,W)=Wx +b(偏置项) 将三维的像素值转换成向量：需要知道每一个像素点的重要程度 例如：[32*32*3] 3072个像素点，需要有3072个权重参数。 权重参数矩阵->得分值 本质都是要优化 W和b 利用损失函数 得出 模型的差距大小 阅读全文

摘要： 一张图片有可以被表示为三维数组的形式，每个像素值从0到255 图像属性：染色通道 。 彩色图有三个：r,g,b。 黑白图有一个染色通道。例如某图片：300*100*3，值越大越黑。(图像是三维的 H*W*C) 对图片处理面对的挑战：光照角度，光照强度，形状改变，部分遮蔽，背景混入 机器学习常规套路： 阅读全文

摘要： 1、安装python 2.配置anaconda 环境 3.打开 jupyter方式： 3.1 安装jupyter 3.2利用anaconda 命令行：进入jupyter想要保存的文件夹之后：使用命令： jupyter notebook 阅读全文