莫烦

莫烦python sklearn笔记

莫烦pythonsklearn笔记莫烦pythonbilibili视频视频时长一个小时，下面是分模块整理的笔记，需要哪块就复制就可以用走过路过的仙女仙子，有用记得点个赞哦安装python3.6:先安装numpy
剑未佩妥已入江湖·2020-08-20 16:10

莫烦PYTHON——PyTorch——DQN 代码详解

莫烦PYTHON——PyTorch——DQN代码详解1简介2代码详解3显示效果1简介本文代码参考https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning
ClimberLYX·2020-08-19 05:06

PyTorch笔记1-PyTorch简介

本系列笔记为莫烦PyTorch视频教程笔记github源码PyTorch简介PyTorch的安装PyTorch的安装十分简单，根据PyTorch官网，对系统选择和安装方式等灵活选择即可。
YJH-666·2020-08-19 04:20

PyTorch笔记6-mini batch

本系列笔记为莫烦PyTorch视频教程笔记github源码概要Torch中提供了一种整理数据结构的好东西，叫做DataLoader，可以用来包装自己的数据，进行批训练，而且批训练可以有多种途径importtorchimporttorch.utils.dataasDatatorch.manual_seed
YJH-666·2020-08-19 04:49

利用keras进行分类

Classifier做classifier的时候，本来是按照莫烦的教程一步一步做的，但是总是在mnist.load_data这部分出错，说是无法链接到https://s3.amazonaws.com/img-datasets
jl0624·2020-08-19 04:36

Pytorch：Batch Normalization批标准化

原文地址分类目录——Pytorch首先我觉得莫烦老师关于BatchNormalization解释很贴切，引用在这里在神经网络中,数据分布对训练会产生影响.比如某个神经元x的值为1,某个Weights的初始值为
BBJG_001·2020-08-19 00:34

PyTorch笔记9-Batch Normalization

本系列笔记为莫烦PyTorch视频教程笔记github源码reference1:网易吴恩达DL课程reference2:知乎关于BN讨论概要我们知道normalizeinput（归一化输入）可以加速神经网络的训练
YJH-666·2020-08-19 00:13

【莫烦】强化学习（Q-learning和Sara）

目录1.Q-learning1）两个状态两个动作的例子2）Q-learing流程2.Sara1）OriginalSara2）Sara(λ\lambdaλ)1.Q-learningQ-learning属于off-policy，即它看着别人玩来学习。而Sara是走到哪一步就选哪一步，所以只能从自身的经验来学习。可以说成Sara比较胆小，尽量保存自身的安全。1）两个状态两个动作的例子2）Q-learin
水滴_·2020-08-18 17:46

强化学习入门 ： 一文入门强化学习 （Sarsa、Q learning、Monte-carlo learning、Deep-Q-Network等）

最近博主在看强化学习的资料，找到这两个觉得特别适合入门，一个是“一文入门深度学习”，一个是”莫烦PYTHON”。
Yalong Liu·2020-08-18 13:47

手写数字识别（pytorch）

根据莫烦pytorch教程写的importtorchfromtorch.autogradimportVariableimporttorch.nnasnnimporttorch.utils.dataasDataimporttorchvisionimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpEPOCH
是皮卡丘奥·2020-08-18 07:08

DQN学习（1）注解maze代码

学习自莫烦python（b站搜得到），可以自行去GitHub去找源代码，这个只是用来方便我分类管理自己的博客才公开的。
Z~Ikaros·2020-08-17 17:59

莫烦python强化学习系列-DQN学习

传统的Q-learning，我们使用表格来存储每一个状态state,和在这个state下，每个行为action所拥有的Q值。传统的Q-learning不适用状态多的情况。a1a2s1Q(s1,a1)Q(s1,a2)s2Q(s2,a1)Q(s2,a2)..................DQN将神经网络和Q-learning结合。我们可以将状态和动作当成神经网络的输入,然后经过神经网络分析后得到该动
cy冲鸭·2020-08-17 16:51

强化学习笔记+代码（四）：DQN算法原理和Agent实现

本文主要整理和参考了李宏毅的强化学习系列课程和莫烦python的强化学习教程本系列主要分几个部分进行介绍强化学习背景介绍SARSA算法原理和Agent实现Q-learning算法原理和Agent实现DQN
nbszg·2020-08-17 15:51

PyTorch中的Variable类型

1前言今天在学习PyTorch~之前在莫烦的教程中看到了Variable类型的变量，后来看PyTorch的《DeepLearningwithPyTorch:A60MinuteBlitz》教程时，作者们都没有使用
songyuc·2020-08-17 15:01

Tensorflow学习笔记--模型保存与调取

注：本文主要通过莫烦的python学习视频记录的内容，如果喜欢请支持莫烦python。谢谢目前tf的模型保存其实只是参数保存，所以保存文件时你特别要主要以下几点：1、一定要设定好参数的数据类型！
骆驼算法学习笔记·2020-08-17 13:57

【莫烦强化学习】视频笔记（四）2.DQN实现走迷宫

第11节DQN实现走迷宫——《强化学习笔记》上一节已经详细介绍了DQN的两大利器：REPLAYBUFFER（经验回放机制）和冻结Q-target（目标网络，两个网络中用来估计真实Q值的网络），这里给出DQN的伪代码，方便后面的编程实现。11.1主循环DQN伪代码如下:主循环的主要代码就是上面的更新过程，其它诸如DQN类等代码后续补充。主循环要注意的是，这里的两个网络和REPLAYBUFFER的用处
cherreggy·2020-08-17 12:25

Deep Q-Network 学习笔记（一）—— Q-Learning 学习与实现过程中碰到的一些坑

参考资料：https://morvanzhou.github.io/非常感谢莫烦老师的教程http://mnemstudio.org/path-finding-q-learning-tutorial.htmhttp
weixin_33924220·2020-08-17 10:31

Deep Q-Network 学习笔记（二）—— Q-Learning与神经网络结合使用（有代码实现）...

参考资料：https://morvanzhou.github.io/非常感谢莫烦老师的教程http://mnemstudio.org/path-finding-q-learning-tutorial.htmhttp
weixin_34186128·2020-08-17 10:50

莫烦老师，Policy Gradient代码学习笔记

详情请见莫烦老师主页：https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/reinforcement-learning/5-1-A-PG/论文见
uuummmmiiii·2020-08-16 17:06

【强化学习】Sarsa+Sarsa-lambda(Sarsa(λ))算法详解

本文图片素材引自莫烦老师的教学视频，笔者也是从新手看着莫烦老师的视频一步一步学习的。文章旨在记录分享和自己的理解。https://morvanzhou
shura_R·2020-08-16 14:15

tensorflow的相关学习问题（版本不同）

以下报错主要是由于学习莫烦老师的tensorflow课程，由于TensorFlow的版本不同，出现的一些相关问题：1．AttributeError:‘module’objecthasnoattribute
土星萌萌哒·2020-08-16 09:33

python学习笔记——matplotlib的使用(1)

python学习笔记一、matplotlib的使用（1）以下内容参考莫烦python教程，为个人整理笔记1、导入图像绘制包importmatplotlib.pyplotasplt2、plt.figure
旧城·半夏·2020-08-16 04:07

TensorFlow基础架构

莫烦TensorFlow教程笔记整理1处理结构计算图纸Tensorflow先要定义神经网络的结构,然后再把数据放入结构当中去运算和training.因为TensorFlow是采用数据流图（dataflowgraphs
阿刷·2020-08-16 00:32

PyTorch教程

莫烦PyTorch教程笔记整理文章目录一、PyTorch神经网络基础1.Torch和Numpy2.变量2.激励函数二、搭建简单的神经网络1.回归2.分类3.搭建网络的两种方法4.模型的保存和提取5.批训练一
阿刷·2020-08-16 00:30

Q-Learning原理+python代码解析+改进

值迭代）代码讲解三、改进---epsilon、策略迭代1、epsilon随游戏进行逐步减小2、改为策略迭代四、遇到的问题1、文件命名2、zeros格式五、总结与展望引言本文代码部分和部分原理介绍是出自莫烦
野生蘑菇菌·2020-08-15 22:44

利用RNN做脑电信号的分类（一）

这里大概贴几个网址https://www.yunaitong.cn/understanding-lstm-networks.htmlhttp://feisky.xyz/machine-learning/rnn/还有莫烦的教程我自己尝试着用
jl0624·2020-08-15 11:14

莫烦numpy&pandas笔记一

参考资料：https://blog.csdn.net/weixin_42758462?t=1https://www.cnblogs.com/nxld/tag/pandas/https://morvanzhou.github.io/tutorials/data-manipulation/np-pd/http://pandas.pydata.org/https://www.yiibai.com/pan
henry_dx·2020-08-14 13:38

莫烦 pytorch Optimizer优化器 学习笔记

记录我的视频学习生活importtorchimporttorch.utils.dataasDataimporttorch.nn.functionalasF#为了实现非线性化功能importmatplotlib.pyplotasplt#画图#hyperparametersLR=0.01BATCH_SIZE=32EPOCH=12x=torch.unsqueeze(torch.linspace(-1,1
为伊消得77·2020-08-13 19:53

pytorch学习之四 简单的二类分类问题

文章目录@[toc]用神经网络解决一个简单的二类分类问题构建伪数据搭建神经网络以及梯度下降绘图过程用神经网络解决一个简单的二类分类问题仍然是看莫烦pytorch的教程。
ronaldo_hu·2020-08-13 18:00

莫烦pytorch（9）——optimizer

1.画图importtorchimporttorch.utils.dataasDataimporttorch.nn.functionalasFimportmatplotlib.pyplotaspltLR=0.01BATCH_SIZE=32EPOCH=12x=torch.unsqueeze(torch.linspace(-1,1,1000),dim=1)#（1000,1）y=x.pow(2)+0.1
bo.qiu_xbw·2020-08-13 18:41

Win + python3.7 +tensorflow 1.9安装，代替tensorflow 2.0

莫烦强化学习课程DQN实现使用tensorflow1.0我自己环境tensorflow2.0报错：tf不存在modualset_random_seed,placeholder等参考https://blog.csdn.net
Sarah_dandan2019·2020-08-13 17:26

tf.random_normal()和numpy.random.normal()区别

在学习莫烦tensorflow途中，经常用numpy下的random下的normal代替random_normal，因为不太清楚区别，就出错了，举例：x_data=npy.linspace(-1.0,1.0,300
pcy1127918·2020-08-13 16:46

Torch学习推荐——刘二大人——针对Mnist讲解Torch使用

本人是pytorch新人，学过莫烦的教程，也学过他人的，我觉的对于神经网络入门来讲的话，刘二大人的课程是真心推荐，可让初学者更加清楚的认识神经网络，还有代码的逐行讲解，非常，非常，非常棒，受益匪浅！
Mr DaYang·2020-08-13 15:33

Python - 多进程使用教程

Python提供了一个mulitprocessing库来实现多进程（本文是学习“莫烦Python后写的总结，分析与感悟。
Korpse·2020-08-13 11:43

强化学习学习笔记（二）：入门例子

内容来自莫烦Python的教程。很适合入门理解。
Initial-T·2020-08-12 14:01

tensorflow自编码器autoencoder

参考链接：https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/tensorflow/5-11-A-autoencoder/莫烦教学自编码器举一个形象的例子
winycg·2020-08-12 14:21

[停更] 莫烦python强化学习中的【伪代码】和【代码】汇总 [停更]

前言将莫烦python强化学习中提及算法的【伪代码】汇总起来，方便复习：莫烦python强化学习莫烦github文章目录前言一、Q_Learning1、RL_brain.py2、run_this.py二
方小汪·2020-08-12 13:08

莫烦pytorch学习笔记5

莫烦pytorch学习笔记51自编码器2代码实现1自编码器自编码，又称自编码器（autoencoder），是神经网络的一种，经过训练后能尝试将输入复制到输出。
dayday学习·2020-08-12 13:47

莫烦大大keras的Mnist手写识别（5）----自编码

一、步骤：导入包和读取数据数据预处理编码层和解码层的建立+构建模型编译模型训练模型测试模型【只用编码层来画图】二、代码：1、导入包和读取数据#导入相关的包importnumpyasnpnp.random.seed(1337)#forreproducibilityfromkeras.datasetsimportmnistfromkeras.modelsimportModel#采用通用模型fromke
weixin_33842328·2020-08-12 13:36

强化学习笔记+代码（一）：强化学习背景介绍

本文主要整理和参考了李宏毅的强化学习系列课程和莫烦python的强化学习教程本系列主要分几个部分进行介绍强化学习背景介绍SARSA算法原理和Agent实现Q-learning算法原理和Agent实现DQN
nbszg·2020-08-12 13:42

莫烦pytorch（13）——自编码

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.utils.dataasDataimporttorchvisionimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D＃三维模型frommatplotlibimportcmimportnumpyasnp#torch.manual_seed(1
bo.qiu_xbw·2020-08-12 12:56

莫烦Python--Tensorflow Day5

'''Save保存模型''''''remembertodefinethesamedtypeandshapewhenrestore'''importtensorflowastf#savetofileW=tf.Variable([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=tf.float32,name='weight')b=tf.Variable([[1,2,3]],dtype=tf.float3
假言命题·2020-08-12 12:29

莫烦Python--Tensorflow Day7 RNN代码

RNNLSTM循环神经网络（分类例子）importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data#setrandomseedforcomparingthetworesultcalculationstf.set_random_seed(1)#thisisdatamnist=input_data.read_da
假言命题·2020-08-12 12:29

莫烦Python--Tensorflow Day2

以下是自己学习莫烦Python中的笔记构建自己的神经网络importtensorflowastfimportnumpyasnpdefadd_layer(inputs,in_size,out_size,activation_function
假言命题·2020-08-12 12:29

爬取多页信息——爬取自己CSDN博客

知识传送门：正则表达式要想每天定时启动程序请看这篇文章在学完莫烦B站的爬虫视频的3.3节之后，我完成了这个项目，感觉收获还是不小的。
liucheng_zimozigreat·2020-08-12 11:09

莫烦Python12例子结果可视化

#coding:utf-8importtensorflowastfimportnumpyasnpimporttimeimportmatplotlib.pyplotaspltdefadd_layer(inputs,in_size,out_size,activation_function=None):##w*x+bWeights=tf.Variable(tf.random_normal([in_siz
A20120942·2020-08-12 10:12

莫烦 pytorch 自编码 AutoEncoder

我的视频学习记录视频原址：https://www.bilibili.com/video/av15997678?p=25源代码：https://github.com/MorvanZhou/PyTorch-Tutorial/blob/master/tutorial-contents/404_autoencoder.pyimporttorchimporttorchvisionimporttorch.ut
为伊消得77·2020-08-12 10:00

强化学习之DQN（附莫烦代码）

1.简介想象用Q-learning电子游戏的每一帧来学习电子游戏，每个图片就可以是一种状态，游戏中的角色又可以有多种动作(上下左右，下蹲跳跃等等)。如果用Q表来记录每一个动作所对应的状态，那么这张Q表将大到无法想象。DQN不用Q表记录Q值，而是用神经网络来预测Q值，并通过不断更新神经网络从而学习到最优的行动路径。深度Q网络（DQN）是将Qlearning和卷积神经网络（CNN）结合在一起Off-p
RosebudTT·2020-08-11 16:25

莫烦Python：matplotlib图形种类篇

以下代码可直接在pycharm下运行，前提是已安装numpy和matplotlib。代码中的每个功能都进行了注释，读者可自行注释某一部分代码查看结果，以便检验其中某个函数的功能。importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D################################
Hecttttttttt·2020-08-11 09:51

PyTorch笔记7-optimizer

本系列笔记为莫烦PyTorch视频教程笔记github源码概要Torch提供了几种optimizer，如：SGD,Momentum,RMSprop,AdamSGD:stochasticgradientdescent
YJH-666·2020-08-11 04:32
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