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摘要： 编辑mysql的配置文件：my.ini（在MySql安装目录下）。 打开配置文件，在文件最后一行添加：skip-grant-tables，然后保存退出 意思为就是在启mysql时不启动grant-tables 重启MySql服务：（在命令行窗口中，需要事先把MySQL的bin路径添加到环境变量当中， 阅读全文

摘要： 如何设置侧边栏颜色 Ctrl+Shift+P -> install -> 搜索安装包SyncedSidebarBg，自动同步侧边栏底色为编辑窗口底色。 设置快捷键让html文件在浏览器窗口中打开 1.安装View In Browser插件 快捷键 Ctrl+Shift+P（菜单栏Tools->Com 阅读全文

摘要： 怎么样计算偏导数来实现logistic回归的梯度下降法它的核心关键点是其中的几个重要公式用来实现logistic回归的梯度下降法接下来开始学习logistic回归的梯度下降法logistic回归的公式 现在只考虑单个样本的情况，关于该样本的损失函数定义如上面第三个公式，其中a是logistic回归的输出，y是样本的基本真值标签值，下面写出该样本的偏导数流程图假设样本只有两个特征x1和x2为了计算Z... 阅读全文

摘要： 在反向传播的术语当中，我们看到，如果你想计算最后输出的变量的导数，使用你最关心的变量，对V的导数，那么我们就做完了一步反向传播，在这个流程中， 就是一个反向步， 现在来看另外一个例子，成本函数对a求导是多少呢？换句话说，我们改变a，将会对J的数值造成什么样的影响呢？介绍一个新的符号约定 当编程实现反向传播时，通常会有一个最终输出值是你要关心的，最终的输出变量，你真正想要关心或者说是优化的，在这种情... 阅读全文

摘要： 可以说，一个神经网络的计算，都是按照前向或者反向传播的过程来实现的 首先计算出神经网络的输出紧接着进行一个反向传播的操作，我们用来计算出对应的梯度或者导数这个流程图解释了，为什么使用这样的方式这样实现为了阐明这个计算过程，举一个比logistic回归更简单，不那么正式的神经网络的例子 来自为知笔记(Wiz) 阅读全文

摘要： 不需要很深入的了解微积分就可以使用神经网络和深度学习认真做作业，然后完成编码，就可以使用深度学习了在第四章，将会定义很多的函数类型，可以帮助我们通过微积分，把所有的知识结合起来， 其中有叫前向函数的函数有叫反向函数的函数深度学习当中，需要进一步详细的了解微积分的细节来自为知笔记(Wiz) 阅读全文

摘要： 来自为知笔记(Wiz) 阅读全文

摘要： 已经知道了logistic回归模型，也知道了损失函数 损失函数是衡量单一训练样例的效果，还知道了成本函数 成本函数用于衡量参数w和b的效果在全部训练集上面的衡量下面开始讨论如何使用梯度下降法来训练或学习训练集上的参数w和b回顾一下： 这里是最熟悉的logistic回归算法第二行是成本函数J，成本函数是参数w和b的函数，他被定义为平均值，即1/m的损失函数之和，损失函数可以用来衡量你的算法的效果，每... 阅读全文

摘要： 上一节当中，为了能够训练logistic回归模型的参数w和b，需要定义一个成本函数 使用logistic回归训练的成本函数 为了让模型通过学习来调整参数，要给出一个含有m和训练样本的训练集很自然的，希望通过训练集找到参数w和b，来得到自己得输出对训练集当中的值进行预测，将他写成y^（I）我们希望他会接近于训练集当中的y^（i）的数值现在来看一下损失函数或者叫做误差函数 他们可以用来衡量算法的运行情... 阅读全文

摘要： 本周学习神经网络编程的基础知识构建神经网络，有些技巧是非常重要 神经网络的计算过程中，通常有一个正向的过程（正向传播步骤），接着会有一个反向步骤（反向传播步骤），为什么神经网络的计算可以分为前向传播和反向传播两个分开的过程？本周课程通过使用logistic回归来阐述，以便于能够更好的理解，logistic回归是一个用于二分分类的算法比如有一个二分分类问题的例子， 假如有一张图像作为输入是这样的，你... 阅读全文