代碼學(xué)習(xí)

• 1.squeeze 函數(shù)
• 2.降維操作
• 3.數(shù)據(jù)集的中心化和標(biāo)準(zhǔn)化
• • 意義：

1.squeeze 函數(shù)

從數(shù)組的形狀中刪除單維度條目，即把shape中為1的維度去掉
squeeze的用法

2.降維操作

X_flatten = X.reshape(X.shape [0]，-1).T ＃X.T是X的轉(zhuǎn)置

reshape講解

3.數(shù)據(jù)集的中心化和標(biāo)準(zhǔn)化

在回歸問(wèn)題和一些機(jī)器學(xué)習(xí)算法中, 以及訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過(guò)程中, 通常需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行中心化 (Zero-centered 或者 Mean-subtraction) 處理和標(biāo)準(zhǔn)化 (Standardization 或 Normalization) 處理.

意義：

數(shù)據(jù)中心化和標(biāo)準(zhǔn)化在回歸分析中是取消由于量綱不同、自身變異或者數(shù)值相差較大所引起的誤差.

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的吴恩达深度学习——编程1的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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