____tz_zs学习笔记

第二周 神经网络基础

2.15 Python 中的广播

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2.16 关于 python / numpy 向量的说明

本视频内容：减少Python代码中的错误的小技巧

Python numpy程序语言提供了很高的灵活性，这是汇总优势，同时也是弱势

优势：语言的表现力更强，语言的灵活性很大，就是说，可以用一行代码完成很多运算。

弱势：如果你不熟悉所有复杂的广播运作的方式，有事可能会引入非常细微的错误，非常奇怪的bug。

1、不要用秩为1的数组（每次创建数组时，把它创建为一个行向量或者列向量，如：5×1,1×5）

2、代码中，如果不确定一个向量具体的维度是多少，就使用assert（）去声明，确保这是一个向量（assert（）执行起来非常快，所以，一有需要就使用吧）

3、如果不小心得到了一个秩为1的数组，使用reshape转换。（如：a=a.reshape((5×1))把a转换成5×1数组，reshape是o(1)操作， 不怎么消耗计算）

最后：大量随意的插入assert()声明，仔细检查你的矩阵和数组的维度，不要害怕调用reshape来确保你的矩阵或向量是你需要的维度。

2.17 Jupyter / Ipython 笔记本的快速指南

介绍ipython的使用

2.18 （选修）logistic 损失函数的解释

logistic回归的成本函数的表达式的证明过程

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