王半仙的学习分享

1 数据操作

1.1 基础入门

• 理解数据、元素个数（size）、高维矩阵与维度（shape）
• 通过索引[]与切片:来灵活读取高维矩阵
• reshape改变形状与矩阵初始化（zeros，ones）

1.2 运算符

• 按元素（elementwise）运算（加减乘除）
• 线性

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1 基础概念解释说明

目标函数（objective function）、机器学习（machine learning，ML）、深度学习（deep learning，DL）、数据集（dataset）、参数（parameter）、模型（model）、学习算法（learning algorithm）、输入（input）和输出（output）

样本（example, sample）、独立同分布(independently and identically distribu

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