20200112
课余关注复试信息 数据驱动法 ML 两周总结 吴恩达课程学完已经算比较好了,时间不够 保证CPP课程质量,尤其是项目相关知识要扎实 有余力可以继续学数学尤其是概率论课程,吴恩达课程相关代数知识也要补足 反向传播算法 参考深度学习课程相关部分 复习正则之前知识 重点是导数项推导,一定要懂,主要分为四部分 多元梯度下降 正规方程法 逻辑回归:结果类似多元梯度下降,注意hθ(x)不同 添加正则项 神经网络的正向与反向传播 逻辑回归偏导推导: 预习多态继承 多态: 虚函数的特点:在基类/派生类的定义与重载 非成员/静态/内联/构造/友元不能设为虚函数 派生类在定义时加基类列表/类派生列表 声明时不加 访问虚函数: 指针:非虚函数判断指针类型 虚函数判断所指对象类型 引用:类似指针 但一经声明则变量变化不会改变调用函数 构造与析构: 优先调用本类中函数,次而调用基类中函数,不会调用其他派生类函数 纯虚函数 只在基类中声明,且加**=0**,称为抽象基类,不能创建抽象基类对象 派生类必须各自给出定义 另一种抽象类方式:构造函数全部为protected 一般析构函数要定义为虚函数 重载:发生在同一个类中,函数名称相同,但参数的类型、个数、顺序不同。 覆盖:发生在父子类中,同名虚函数,参数亦完全相同。(同名数据成员也有隐藏) 隐藏:发生在父子类中,指的是在某些情况下