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前言
一、chapter 1
二、chapter感知机
- 1.numpy生成数组
三、神经网络
总结

前言

本来是想通过李沐的网课入门深度学习的，但老师看我的基础太拉，给我推荐了斋藤康毅的书。还有17天开学，暑假躺了不少时间，结果现在才开始一点点。抓紧时间结束，白天安排敲代码，晚上总结写博客。

提示：所有的公式，推导，原理等都不介绍，本文仅记录代码问题

一、chapter 1

第一章简单介绍了，python安装，编译器的推荐和使用，numpy和matplotlib的简单使用。
numpy的一个很重要特性就是广播，简单的理解就是张量也能向标量一样计算

二、chapter感知机

1.numpy生成数组

w = np.array([1,2,3])

三、神经网络

y是一个张量,强制类型转化。布尔型也可以转化为int。

y.astype(np.int)

np.array关键字实参，dtype可以指定参数类型

np.array(x>0,dtype=np.int)

指数函数

np.exp(x)

matplotlib常用的指令

import matplotlib.pylab as plt
plt.plot(x,y) # 第一个参数是x轴，第二个参数是y轴
plt.show() # 绘制图表

np.maximum(x,y) # 取最大值

总结

提示：这里对文章进行总结：

例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。

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1.numpy生成数组

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