预告：
1.回归问题（分类问题）以及回归问题的优化目标函数（cost function)
2.梯度下降和导数
3.计算图
4.回归问题的梯度下降
5.矩阵化Vectorization
6.Python,Numpy的一些知识点
1.回归问题（分类问题）以及回归问题的优化目标函数（cost function)
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不管是机器学习还是深度学习，在我们学习到客观问题潜在的模型（一堆因子决定另一堆因子的模型）时，就像人类的学习需要有一个学习目标，减小cost function就是机器（深度）学习的学习目标。选择什么样的cost function决定的具体目标。就像我小时候的目标是“我要成为一个优秀的人”是一个抽象的大目标，而具体目标是“提高考试分数”是一样的道理。
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2.梯度下降，导数
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3.计算图
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4.回归问题的梯度下降
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和的导数，导数的和，是一样的。
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5.矩阵化Vectorization
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