代价函数J可以衡量你的参数W和b在训练集上的效果。要使得参数w和b设置合理自然地想到要去找到使得代价函数J（w,b）尽可能小所对应的w和b. 在实践中w可以是更高...
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代价函数J可以衡量你的参数W和b在训练集上的效果。要使得参数w和b设置合理自然地想到要去找到使得代价函数J（w,b）尽可能小所对应的w和b. 在实践中w可以是更高...
深度学习 这里的主要原因不知道病人的各个信息。感觉和监督学习很像有具体分配好的例子但是一旦没有就很难去精准分配。 最后: 注意看清权值w和偏置b，然后判断他们和激活函数的关系...
发现自己深度学习基础不够好后开始补充。。。。。深度学习： 监督学习（supervisedlearning）： 通过已有的训练样本（即已知数据及其对应的输出）去训练得到一个最优...
TensorFlow学习 这里的10是个10个标签，每个图片都有一个标签。 这里指的是数据集有6W张图片，784是每一张图片的长度。 这里的softmax就是用作求概率。 M...
TensorFlow学习 第六课： 注意：这里使用placeholder时，其实是与feed_dict绑定的，这里的feed_dict是传值的代码。 W是我们需要的参数，x是...
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