搬砖猛女的啃书历程

预测连续的值 或者在一段连续的范围内的 问题 可以称为 回归线性模型 称为线性回归第三章主要是讲分类问题（手写数字的分类）：收集大量手写的数字图像，压缩相同标准之后，为每位图片进行标签label，采用数字编码。灰度图片是一个（0，255）的值，彩色具有三个通道，所以一维、长度3的向量。这是一个图像的处理标准规则。下载一个手写数字图片的数据集，在tensorflow2.0中就已经可以从数据集中自动下载，如果遇到下载失败的原因有可能是因为你的谷歌浏览器无法正常使用（用mac五年第一次知道我的

2.1 神经元模型梯度为各个向量的偏导数组成的向量f=wx+bIndentationError: unindent does not match any outer indentation level占位问题 一定要用同样的tab来进行代码对齐！

第一章 人工智能绪论相关的理论知识人工智能（机器学习（神经网络（深度学习）））包含关系深度学习框架TensorFlow2.0与1.X 是不兼容的2.0 采用动态图的 相比起1 需要写出计算图再进行计算的方式方便的多，但是效率可能没有静态图的高 也可以用function转化成静态图gpu比cpu在矩阵大的时候运行效率更好 时间更短自动梯度不需要手动求导写公式，只需要将公式中的自变量加入到梯度跟踪列表，就可以自动求导。简单介绍一些基本的理论为什么要学深度学习为什么要学TF框架以及一些基本的