原文地址:https://blog.csdn.net/Uwr44UOuQcNsUQb60zk2/article/details/81074408 前言        很多人不明白为什么要在神经网络.逻辑回归中要在样本X的最前面加一个1,使得 X=[x1,x2,…,xn] 变成 X=[1,x1,x2,…,xn] .因此可能会犯各种错误,比如漏了这个1,或者错误的将这个1加到W·X的结果上,导致模型出各种bug甚至无法收敛.究其原因,还是没有理解这个偏置项的作用啦.        在文章<逻辑回归>

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

Python之进度条及π的计算 文本进度条 1.  简单的开始 这是利用print()函数来实现简单的非刷新文本进度条.它的基本思想是按照任务执行百分比将整个任务划分为100个单位,每执行N%输出一次进度条. 为了模拟任务处理的时间效果,需要调用Python标准时间库time. 完整代码如下: import time scale=10 print("-----执行开始-----") for i in range(scale+1): a,b='**'*i,'..'*(scale-i) c

一.NumPy 1.NumPy:Numberical Python 2.高性能科学计算和数据分析的基础包 3.ndarray,多维数组(矩阵),具有矢量运算的能力,快速.节省空间 (1)ndarray,N维数组对象(矩阵) (2)所有元素必须是相同类型 (3)ndim属性,维度个数 (4)shape属性,各维度的大小 (5)dtype属性,数据类型 4.矩阵运算,无需循环,可完成类似Matlab中的矢量计算 5.线性代数.随机数生成 6.import numpy as np narray多维数组

声明:本文章为阅读书籍<Python神经网络编程>而来,代码与书中略有差异,书籍封面: 源码 若要本地运行,请更改源码中图片与数据集的位置,环境为 Python3.6x. 1 import numpy as np 2 import scipy.special as ss 3 import matplotlib.pyplot as plt 4 import imageio as im 5 import glob as gl 6 7 8 class NeuralNetwork: 9 # initi

Python神经网络集成技术Guide指南 本指南将介绍如何加载一个神经网络集成系统并从Python运行推断. 提示 所有框架的神经网络集成系统运行时接口都是相同的,因此本指南适用于所有受支持框架(包括TensorFlow.PyTorch.Keras和TorchScript)中的模型. 打包神经网络集成系统 有关如何在所有支持的框架中创建Neuropod模型的示例,请参见基本介绍指南. 打包一个神经网络集成系统 from neuropod.loader import load_neuropod

原文:http://www.52nlp.cn/python-网页爬虫-文本处理-科学计算-机器学习-数据挖掘 曾经因为NLTK的缘故开始学习Python,之后渐渐成为我工作中的第一辅助脚本语言,虽然开发语言是C/C++,但平时的很多文本数据处理任务都交给了Python.离开腾讯创业后,第一个作品课程图谱也是选择了Python系的Flask框架,渐渐的将自己的绝大部分工作交给了Python.这些年来,接触和使用了很多Python工具包,特别是在文本处理,科学计算,机器学习和数据挖掘领域,有很多很多

# coding: utf-8 # In[1]:import osimport numpy as npfrom skimage import color, data, transform, io # In[34]: import tensorflow as tfimport numpy as np train10_images = np.load('train10_images.npy')train10_labels = np.load('train10_labels.npy') y=tf.pl

import osimport kerasimport timeimport numpy as npimport tensorflow as tffrom random import shufflefrom keras.utils import np_utilsfrom skimage import color, data, transform, io trainDataDirList = os.listdir("F:\\MachineLearn\\ML-xiaoxueqi\\fruits\\t

本文转载自:https://www.cnblogs.com/colipso/p/4284510.html 好文 mark http://www.52nlp.cn/python-%E7%BD%91%E9%A1%B5%E7%88%AC%E8%99%AB-%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%A4%84%E7%90%86-%E7%A7%91%E5%AD%A6%E8%AE%A1%E7%AE%97-%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0-%E6%95%B0%E6%8

#http://python.jobbole.com/82758/ # import numpy as np # # # # sigmoid function # def nonlin(x, deriv=False): # if (deriv == True): # return x * (1 - x) # return 1 / (1 + np.exp(-x)) # # # # input dataset # X = np.array([[0, 0, 1], # [0, 1, 1], # [1,

import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function = None): #构建权重: in_sizeXout_size大小的矩阵 weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size]))#生成随机数 #构建偏置: 1X

原文地址   http://lavimo.blog.163.com/blog/static/2149411532013911115316263/ 昨天的主要活动内容是找一个神经网络的包....= =这里在叙述pybrain的包前不得不吐槽一下剩下这些破包.先说matlab, matlab是最简单的,而且很轻送的你可以用一个可视化工具来无脑学习.不过,这就是matlab的傻逼之处,我的笔记本是32位+2g内存的, 我的输入数据大概200m , 就内存不够了, 这明显是对我的电脑的一个致命的侮辱!然

在python 中有时候我们用数组操作数据可以极大的提升数据的处理效率, 类似于R的向量化操作,是的数据的操作趋于简单化,在python 中是使用numpy模块可以进行数组和矢量计算. 下面来看下简单的例子 import numpy as np data=np.array([2,5,6,8,3]) #构造一个简单的数组 print(data) 结果: [2 5 6 8 3] data1=np.array([[2,5,6,8,3],np.arange(5)]) #构建一个二维数组 print(da

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

蒙特·卡罗方法是一种通过概率来得到问题近似解的方法,在很多领域都有重要的应用,其中就包括圆周率近似值的计问题. 假设有一块边长为2的正方形木板,上面画一个单位圆,然后随意往木板上扔飞镖,落点坐标(x,y)必然在木板上(更多的时候是落在单位圆内), 如果扔的次数足够多,那么落在单位圆内的次数除以总次数再乘以4,这个数字会无限逼近圆周率的值. 这就是蒙特·卡罗发明的用于计算圆周率近似值的方法. 编写程序,模拟蒙特·卡罗计算圆周率近似值的方法,输入掷飞镖次数,然后输出圆周率近似值. import ra

在Python中获取日期和时间很简单,主要使用time和datetime包 1.获取当前时间并格式化 from dateutil import rrule from datetime import datetime import time #获取日期,格式化yyyy-mm-dd hh:mm:ss #第一种方式 strtime = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',time.localtime()) print(strtime) print(type(strtim

经过自己一段时间的学习,已经略有收获了!在整个过程的进行中,在我逐渐通过看书,看案例,做题积累了一些编程python的经验以后,我发现我渐渐爱上了python,爱上了编程! 接下来,当然是又一些有趣的实验案例:文本进度条的制作和π的计算! **文本进度条 相信大家都玩过游戏吧,面对加载的游戏数据,我们可能会遇到这样一种情况:网络卡顿的时候,进度条缓缓移动却迟迟不能加载完全,实在是消磨人们的耐心(狗头) 在我们的印象中,进度条应该是一个条状方块,随着时间的推移慢慢向前移动,直至数据加载完成! 那么

一.多维数组 1.生成ndarray     (array函数) .np.array()生成多维数组 例如:import numpy as npdata1=[6,7.5,8,0,1]     #创建简单的列表print(data1)arr1=np.array(data1)    #将列表创建数组print(arr1) 2.ndarry的数据类型 (1)dtype()   #获取数组元素类型(浮点数.复数.整数等) data=np.random.randn(2,3)   #生成随机数组print(

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

import osimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom PIL import Image, ImageChopsfrom skimage import color,data,transform,io #获取所有数据文件夹名称fileList = os.listdir("F:\\data\\flowers")trainDataList = []trianLabel = []testDataList = []testLa