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文 | 小泷包/ 阿铃
编辑 | 小泷包
UNSW 大神带你搞定大学课程
2019全年进入3学期紧张的学习模式，让刚刚入学的IT萌新们全程处于高强度学习压力状态，每周的quiz或者assignment就搞得人仰马翻；但是， 匠人联合新南IT专业全能HD学霸开启保驾护航模式，让你轻松无压力PASS每个课程。面对上课蒙蔽，代码不会，考试紧张，我们都会帮你一一迎刃而解。
UNSW大神Online公开课
9月30日晚6点
COMP9444限时免费公开课大放送
注意是免费！免费！免费！
课程内容涉及：
如何学习9444，如何轻松应对每个quiz，作业难题
最后轻松pass,拿走HD， 走上人生巅峰
一转眼，现在已经是第三学期Week 2了, 很多小伙伴可能还没进入到学习模式。然而面对众多的专业课，也只能在心里默默感叹自己上辈子可能是条蜀道！因为真的太！难！了！
令人振奋的好消息来啦！
我们找来了新南IT专业的学霸小哥哥小姐姐
一起梳理了知识点，针对大学课程内容进行每周回顾与讲解，
总结一周知识点，紧跟学校课程节奏，
以最快的时间帮助小伙伴们答疑解惑，缓解大家的学习压力。
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让你在盗墓，打怪的同时
也能够
震撼经验住全场！
知识葵花宝典大放松
准备好接招吧， 知识点总结福利发送啦
9444前两周知识点总结：
Topic : Perceptron 感知器
考点1: 公式
假设这个感知器有n个x作为输入：x1,x2,...,xn
那么最终的分类输出 = g(wTx)
其中 w是n+1维的权重向量, x是n+1位向量，x0 = 1
这种记法相比课上教的优越之处在于后面就不需要进行针对常数项的特殊处理，更容易记忆
考点2: 感知器学习
>>一句话总结：输出结果小于期待的值，则 wnew = wold + a * xn
其中a是学习率，xn是输入向量，wold是旧的权重，wnew是修改后的权重
反之同理.
考试会考感知器学习的具体计算，需要记忆
考点3: 感知器的限制
>>没法学习比较复杂的特征，是一个线性分类器
考点4: 反向传播算法
>>反向传播算法公式很重要
E是误差，右边的w是权重，左边的w是更新后的权重，n是学习率。至于具体求导的方式以及链式法则之类的东西则建议自行翻高数书。
考试会考。
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