代碼學習

• 1.squeeze 函數
• 2.降維操作
• 3.數據集的中心化和標準化
• • 意義：

1.squeeze 函數

從數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的轉置

reshape講解

3.數據集的中心化和標準化

在回歸問題和一些機器學習算法中, 以及訓練神經網絡的過程中, 通常需要對原始數據進行中心化 (Zero-centered 或者 Mean-subtraction) 處理和標準化 (Standardization 或 Normalization) 處理.

意義：

數據中心化和標準化在回歸分析中是取消由于量綱不同、自身變異或者數值相差較大所引起的誤差.

總結

以上是生活随笔為你收集整理的吴恩达深度学习——编程1的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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