推荐非常适合入门神经网络编程的一本书<Python神经网络编程>,主要是三部分: 介绍神经网络的基本原理和知识:用Python写一个神经网络训练识别手写数字:对识别手写数字的程序的一些优化. 清晰易懂,只用了一点数学(目标读者是高中生,书中稍许用到的微积分知识,在附录也有解释),就把神经网络的构造和原理讲得很清楚.讲完理论,作者在书的第二部分进入实践,一步步编写了一段应用神经网络模型识别手写数字的代码,几乎每一步都伴有详细讲解.个人感觉是,如果预先有一点点python的知识,会更容易理解这些代…

学习python处理金融数据,建议学习<Python金融实战>,比较实用,只不过Yahoo财经的API改了,书里的方法不再有效要改一改,还有就是会有一些代码缩进小问题,总体上对金融分析很实用. <Python金融实战>通过12章内容介绍了Python在金融领域的应用,从Python的安装.基础语法,再到一系列简单的编程示例,本书循序渐进地引导读者学习Python.同时,本书还结合Python的各个模块以及金融领域中的期权价格.金融图形绘制.时间序列.期权定价模型.期权定价等内容,深…

学习<Python核心编程>做一下知识点提要,方便复习. 计算机语言的本质是什么? a-z.A-Z.符号.数字等等组合成符合语法的字符串.供编译器.解释器翻译. 字母组合后产生各种变化拿python来说就是.keyword.数值,类,函数,运算符,操作符...... 1.变量不用声明,类型不固定 2.True,False = False,True读出了什么?True是个bool()类实例 3.类型工厂函数就是python2.2后把int() bool()等对数据类型操作的函数分装成对象 类 了…

下载:https://pan.baidu.com/s/1hI6wMPq4UFvEmpgF3ZV1jg 关于内容 这本书主要揭示神经网络背后的概念,并介绍如何通过Python实现神经网络.全书主要讲了三部分内容: 介绍了神经网络中所用到的数学思想. 介绍使用Python实现神经网络,识别手写数字,并测试神经网络的性能. 带领读者进一步了解简单的神经网络,观察已受训练的神经网络内部,尝试进一步改善神经网络的性能,并加深对相关知识的理解. 虽然是讲神经网络编程的书,但是因为作者强大的功力,他能把一些复…

python核心编程目录 Chapter1:欢迎来到python世界!-页码:7 1.1什么是python 1.2起源  :罗萨姆1989底创建python 1.3特点 1.3.1高级 1.3.2面向对象 1.3.3可升级 1.3.4可扩展 1.3.5可移植性:python使用C写的. 1.3.6易学 1.3.7易读 1.3.8易维护 1.3.9健壮性 1.3.10高效的快速原型开发工具 1.3.11内存管理器 :内存管理由python解释器负责,开发仅仅致力于开发计划中的应用程序. 1.3.1…

Python网络编程基础详细的介绍了网络编程的相关知识,结合python,看起来觉得很顺畅!!!…

我们知道,TensorFlow是比较流行的深度学习框架,除了看手册文档外,推荐大家看看<Tensorflow深度学习>,共分5方面内容:基础知识.关键模块.算法模型.内核揭秘.生态发展.前两方面由浅入深地介绍了TensorFlow 平台,算法模型方面依托TensorFlow 讲解深度学习模型,内核揭秘方面主要分析C++内核中的通信原理.消息管理机制等,最后从生态发展的角度讲解以TensorFlow 为中心的一套开源大数据分析解决方案. 我们应该学习如何分析并改进深度学习模型的表现,通过与标准算…

文章提纲 全书总评 读书笔记 C01.神经网络如何工作? C02.使用Python进行DIY C03.开拓思维 附录A.微积分简介 附录B.树莓派 全书总评 书本印刷质量:4星.纸张是米黄色,可以保护眼睛:印刷清楚,文字排版整洁,基本没有排版过程中引入的错误,阅读不累眼睛.但是可能是Word排版,感觉数学公式的排版不是太好. 著作编写质量:4星.简单,易懂,入门很好.可能是为了帮助读者克服对数学的恐惧,所以多用图来说明.但是,没有数学的神经网络本质上还是空中楼阁,过于淡化数学的作用反而使推导部分…

原文地址:https://www.cnblogs.com/wuzhanpeng/p/4261015.html 引言 博客刚开,想把最近学习的东西记录下来,算是一种笔记.最近打算开始学习Python,因为我感觉Python是一门很有意思的语言,很早以前就想学了(碍于懒),它的功能很强大,你可以用它来做科学运算,或者数字图像处理,或者任务的自动化,还可以构建动态网站,很多很多听起来就很有意思的实现.关于Python你还可以找到更多的资料,这里不一一赘述. 一说到开始学习一门新的编程语言,很多童鞋可能…

神经元 想一想便知道,当一个人捏你一下以至于你会痛得叫起来的力度便是神经元的阈值,而我们构建的时候也是把这种现象抽象成一个函数,叫作激活函数. 而这里便是我们使用sigmoid函数的原因,它是一个很简单的函数,平滑更接近显示. ​ \[y=\frac{1}{1+e^{-x}}\] 神经网络传递信号 神经网络便是通过一个一个神经元连接,使用权值x输入的和在通过sigmoid函数得到最终的输出值,然后一层一层的传递下去. \[O = sigmoid(W\cdot I)\] 其中,\(O\)为输出矩阵…