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今天见识了 归一化的重要性：归一化 不容易爆炸

深度了解了学习率：其实很多操作 最后的结果都是改变了lr

以房价预测为例：一个点一个点更新 比较 矩阵的更新：

为什么小批量梯度下降 优于随机梯度下降 优于批量梯度下降：

梯度下降的三种方式的优缺点 - 知乎

学习plt画图：

import matplotlib.pyplot as plt

 回归用                       MSE

分类任务 一般用交叉熵

分类问题中为什么用交叉熵而不用MSE KL散度和交叉熵的关系_分类为什么用交叉熵不用mse_taoqick的博客-CSDN博客

np.vstack 拼接第一个维度 和 np.hstack 拼接第二个维度（传入元组）

为什么二分类用sigmoid？

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