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注意类型变换和loss梯度下降
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命令式编程VS声明式编程
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计算图模型（声明式编程）
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多分类函数损失：平方差和交叉熵
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多元分类，0.4大于其他概率，所以为第三类。损失函数定义为与目标分类的向量绝对值之和。
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目标函数举例1：
二元分类，得到的分类为1的概念处于0到1之间，损失=1-预测为1的概率
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多分类逻辑斯蒂回归模型思想（归一化）
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二分类逻辑斯蒂回归模型
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深度学习算法
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机器学习岗位职责
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机器学习应用流程
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应用场景举例：
分类问题——图像识别回归问题——股价预测、房价预测
排序问题——点击率预估、推荐
生成问题——图像生成、图像风格转换、图像文字描述生成
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每个输出都和矩阵每个向量做内积
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神经元多输出例子
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对分类逻辑回归模型=多加神经元
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