JS的数据类型转换（显式转换和隐式转换）JS的数据类型：数据类型的显式和隐式转换：数据类型的隐式转换： NaN：
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阔达芒果
【啃书】《深度学习入门 基于Python的理论与实现》第4章 神经网络的学习4.1 从数据中学习4.2 损失函数4.3 数值微分4.4 梯度4.5 学习算法的实现
文章目录4.1 从数据中学习4.2 损失函数4.3 数值微分4.4 梯度4.5 学习算法的实现神经网络的学习，这里所说的学习是指从训练数据中自动获取最优权重参数的过程。学习的目的就是以损失函数为基准，找出能使损失函数的值达到最小的权重参数。为了找出尽可能小的损失函数的值，本章我们将介绍利用了函数斜率的梯度法。4.1 从数据中学习神经网络的特征就是可以从数据中学习。数据是机器学习的核心。数据驱动的方法，也可以说脱离了过往以人为中心的方法。机器学习中，一般将数据分为训练数据和测试数据两部分。首先，使
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（2）route：是正在跳转路由的局部对象，可以获取这个正在跳转的路由的name，path，params，query等。（1）push（），数组末尾添加新元素，返回更新后的数组长度，该方法将改变原始数组的长度；（3）shift（），删除数组第一个元素，返回删除的元素，该方法将改变原始数组的长度；（4）unshift（），头部添加一个元素，该方法将改变原始数组的长度；（2）pop（），末尾删除一个元素，该方法将改变原始数组的长度；（5）splice（），删除，插入，替换，该方法将改变原始数组；
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