此心安處是吾鄉

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更详细的论述含有矩阵叉乘的运算式子中，如何对矩阵求导。从数学的角度分析BP反向传播中，权重（w）与偏置（z）的更新

混淆矩阵——评估指标 准确率（Accuracy） 准确率，最基础的评估指标。反映了模型对于**正确分类样本占所有样本的比例 ** 但准确率会受类别分布的影响，如果模型对某个类别的预测特别准，反而对其他

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手搓单个神经元、手搓多个神经元（矩阵）、手搓神经网络3个案例实现BP反向传播，实现AI的“学习”。计算误差对参数（权重w and 偏置b）的导数，根据其导数的正负即可得出参数更新的方向（是加➕ or

目录 tf.constant tf.cast tf.reduce_sum tf.reduce_mean tf.argmax tf.cond tf.equal tf.where tf.concat tf

正例 and 负例 在二分类中 正例是指在分类问题中，被标记为目标类别的样本。在二分类问题中，正例（Positive）代表我们感兴趣的目标，而另一个类别定义为反例（Negative） 举个栗子🌰，我们

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