求导

softmax的公式为：

当i=j的时候求导结果为：

当i不等于j的时候求导结果为：

softmax

扩大了值之间的差距

loss及其梯度

典型的loss函数 有：

（1）均方差

注意：MSE不同于二范数

MSE不开根号！

求导

（2）Cross Entropy Loss

可以用于二分类、多分类问题，经常使用softmax激活函数

激活函数及其梯度

为了解决激活函数不可导的情况，提出了sigmoid/logistic：光滑可导的函数，且把无穷的值域压缩到[0, 1]的范围内

但是会出现梯度离散的情况，参数无法得到更新，因为越往后，导数值与接近于0

sigmoid函数求导之后如下：

Tanh在RNN里面用得比较多

求导：

Relu使用最多的激活函数

计算导数的时候非常简单，导数为1。不会放大也不会缩小，很大程度上减少了梯度爆炸和梯度离散发生的可能性

递归算法

1.定义递归头

2.递归体

def fact(n):

    if n==1:

         return n

    else:

         return n*fact(n-1)

print(fact(5))

import shutil

shutil.make_archive('电影/gg','zip','movie/港台')

import zipfile

z1=zipfile.ZipFile('d:/a.zip','w')

z1.write('1.txt')

z1.write('1_copy.txt')

z.clost()

z2=zipfile.ZipFile('d:/a.zip','r')

z2.extractall('电影')

import shutil

shutil.copyfile('1.txt','1_copy.txt')

shutil.copytree('movie/港台','电影')

import os

path=os.getcwd()

list_files=os.walk(path)

for dirpath,dirnames,filenames in list_files:

    for dir in dir names:

        print(dir)

import csv

with open('dd.csv','r') as f:

    a_csv=csv.reader(f)

    print(list(a_csv))

with open('ee.csv','w')as f:

    b_csv=csv.writer(f)

    b_csv.writerow(['ID','name','age'])

常见函数的梯度

满足上述条件的函数叫做凸函数，不管从哪个方向都能找到全局最优解

容易出现的问题：

（1）有可能会遇到局部最优解

（2）saddle point出现鞍点，在一个自变量上的偏微分取得极大值，在另一个自变量上取极小值

优化梯度下降法来找到全局最优解的因素：

（1）初始状态；

（2）学习率；

（3）momentum——如何逃离局部最小值

什么叫梯度

导数——反映的是随着x的变化，y的变化趋势

偏微分——指定了自变量的方向上，因变量在某个自变量方向上的变化趋势

梯度——把所有的偏微分看做向量

1、行注释：# 这是一行可以编辑中文的备注

2、断注释：三个英文状态下的引号，两行之间可以编辑中文的备注

"""

。。。

。。。

。。。

。。。

"""

1、保存：ctrl+s     随时保存，养成习惯

2、tab键：默认四个空格

3、注释：#   养成习惯，方便自己，方便他人

4、行连接符（代码太长需要分行时用）：\ 

     仅仅是分行用的，代码内容没有断

字符串的格式化

format()

填充与对齐

数字格式化

小数f 整数d

常用的查找方法

len

a.startswith('wo')是以wo开头的吗

a.endswith('wo')是以wo结尾的吗

a.find('wo')第一次出现wo的位置

a.rfind('wo')最后一次出现wo的位置

a.count('wo')wo出现了几次

a.isalnum()所有字符全是字母或数字   返回布尔值

去除首尾信息

strip()

大小写转换

a.capitalize()产生新的字符串，首字母大写

a.title()产生新的字符串，每个单词都首字母大写

a.upper()产生新的字符串，所有字符全转成大写

a.lower()产生新的字符串，所有字符全转成小写

a.swapcase()产生新的字符串，所有字母大小写转换

格式排版

center（）、ljust（）、rjust（）

字符串驻留机制

字符串比较

==

！=

is

成员操作符

in 

not in

split（）分割   join（）合并

a.split()把空格作为分隔符

a.split('be')把be最为分隔符

join()

a=['sxt','sxt100','sxt200']列表

'*'.join(a)

'sxt*sxt100*sxt200'

涉及到性能时一般用join（不生成新的对象）

append加元素

字符串切片slice操作

截取字符串

[:]提取整个字符串

[start:]从start-1开始直到最后

[:end]从头又开始直到end-1

包含开头不包含结尾

[start:end:step]

其他操作：

step=-1，从后往前反向提取

str()实现数字转型字符串

使用[]提取字符

replace实现字符串的替换

a=a.replace('c','gao')把c变成gao