首先p(x;y）是乙個關於y的函式，y是自變數。這是引數估計中常用到的似然函式，意思用變數y表示隨機變數x(這裡是小x，表示現在隨機變數大x已經取了乙個確定的值就是x)發生的概率。
理解了p(x;y)，我們再看看p(x1,x2,…,xn;y）,這個也不難理解，和p(x;y)的區別就是原來只有乙個隨機變數，現在有n個隨機變數，他們的取值分別是(x1,x2,…,xn),我們現在用來表示這個n個隨機變數分別取(x1,x2,…,xn)時這件事發生的概率大小，即p(x1,x2,…,xn;y)
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20 1定義神經網路的輸入 引數和輸出，定義前向傳播過程 21 x tf.placeholder tf.float32,shape none,2 22 y tf.placeholder tf.float32,shape none,1 23 w1 tf.variable tf.random norma...