吴恩达深度学习作业之deepleraning_L1W2_h1

Learningisgood

已于 2022-02-26 12:38:59 修改

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文章标签：深度学习矩阵 python

于 2022-02-26 12:36:22 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Learningisgood/article/details/123148120

这篇博客详细介绍了吴恩达深度学习课程中第一周第二部分的内容，主要涉及深度学习的基础知识和使用Python进行矩阵运算的实际应用。通过对作业的解析，帮助读者深入理解深度学习的基本概念和操作技巧。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

#吴恩达《深度学习》L1W2作业1 知识点：numpy入门，函数向量化实现
'''
做完这个作业，你能学会：

用ipython notebook
用numpy，包括函数调用及向量矩阵运算
理解“广播”的概念
向量化代码
'''
#我们很少在深度学习中使用“math”库。 因为math函数的输入是实数.
#而深度学习中主要使用的是矩阵和向量，因此numpy更为实用。
a=5
b=[1,2,3,4]
import math
math.exp(a)

math.exp(b)

import numpy as np
np.exp(a)

np.exp(b)

#np.exp?

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