python深度学习简单实例第12页

「服务」WCF中NetNamedPipeBinding的应用实例

Raink_LH·2022-12-18 19:06

Python深度学习实战：多类花朵分类

Python深度学习实战：多类花朵分类鸢尾花分类数据集导入库和函数指定随机数种子导入数据输出变量编码设计神经网络用K折交叉检验测试模型总结本章我们使用Keras为多类分类开发并验证一个神经网络。

王子王子聪·2022-12-18 09:07

Python深度学习基础（三）——全连接层以及反向传递的理解与手动实现

全连接层以及反向传递的理解与手动实现全连接层简介实现原理正向传递反向传递代码实现全连接层简介全连接层又被称为密连接层，通常可以用Affine或Dense表示实现原理正向传递全连接层在正向传递时和感知机完全一致，都是直接将输入值乘以权值在加上偏置即可，这里尤为注意的是我们使用的是矩阵。公式非常简单y=x⋅w+by=x\cdotw+by=x⋅w+b反向传递对于正向传递的表达式，我们可以将整个正向传递过

艾醒(AiXing-w)·2022-12-18 09:25

python深度学习之深层神经网络基础与图像分类

前言本文参考吴恩达老师的机器学习课程作业，结合自己的理解所作笔记文章目录前言1、热身：创建并初始化二层神经网络2、进阶：L层神经网络第一部分——正向传播(1)初始化参数initialize_parameters_deep(2)线性传播linear_forward(3)正向线性激活linear_activation_forward(4)正向传播L_model_forward(X,parameters

英雄各有见·2022-12-18 08:53

Keras入门笔记(一)-从二分类问题到多分类问题、图像识别问题

Keras是一个Python深度学习框架，是个高层的API库。

身披白袍·2022-12-18 02:49

使用cmd进行环境安装全流程

win环境安装及库配置win+r打开运行对话框输入：1、condacreate-ntfpython=3.6//tf是环境名2、activatetf//进入环境库配置（python深度学习为例）3、pipinstalltensorflow

凛冬顾北·2022-12-17 23:41

[Python深度学习]kaggle猫狗大战

1、kaggle链接2、在此处新建一个notebook（和JupyterNotebook类似）在右上角可以看到猫狗大战所需要用到的数据集3、首先将数据集进行解压（为避免切换到错误的目录下执行下列代码，这里采用的是绝对路径）train_path='/kaggle/input/dogs-vs-cats/train.zip'test_path='/kaggle/input/dogs-vs-cats/te

如风的少年-·2022-12-17 16:12

4.Keras实现预测房价问题

文章目录前言一、波士顿房价数据集二、步骤1.导入Keras2、加载波士顿房价数据集3、准备数据4、构建网络利用K折验证来验证方法绘制图像5、训练最终模型总结前言笔者权当做笔记，借鉴的是《Python深度学习

太笨鸟·2022-12-17 13:11

Python深度学习入门之mnist-VGG（Tensorflow2.0实现）

mnist手写数字数据集深度学习最常用的数据集，本文以mnist数据集为例，利用Tensorflow2.0框架搭建VGG网络，实现mnist数据集识别任务，并画出各个曲线。Demo完整代码如下：importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayersimportnumpyasnp#加载mnist数据集(x_train,y_train),(x_test

CV干饭王·2022-12-17 11:21

如何在Python深度学习中设置GPU卡号

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录本文介绍在Python深度学习代码运行的过程中，如何设置GPU卡号（包括PyTorch和TensorFlow适用的写法），主要适用于单卡场景，以后可能会增加多卡场景。

诸神缄默不语·2022-12-17 09:55

机器学习算法之贝叶斯

目录文章目录目录一、简单实例二、朴素贝叶斯三、高斯贝叶斯四、综合实例总结一、简单实例importnumpyasnpX=np.array([[0,1,0,1],#模拟天气特征[1,1,1,0],[0,1,1,0

Rickey101·2022-12-16 16:19

快速学习 Golang RPC 教程

Go有原生支持RPC服务器实现,本文通过简单实例介绍RPC的实现过程。gRPCgRPC远程过程调用框架是基于动作的模式，类似远程调用微服务。

梦想画家·2022-12-15 08:09

【学习笔记】《Python深度学习》第七章：高级的深度学习最佳实践

文章目录1Keras函数式API1.1函数式API简介1.2多输入模型1.3多输出模型1.4层组成的有向无环图1.5共享层权重1.6将模型作为层2使用Keras回调函数和TensorBoard检查并监控深度学习模型2.1训练过程中将回调函数作用于模型2.2TensorBoard简介：TensorFlow的可视化框架3让模型性能发挥到极致3.1高级架构模式3.2超参数优化3.3模型集成1Keras函

Schanappi·2022-12-15 08:07

pytorch基础教学简单实例（附代码）

目录1.简介2.数据集3.模型初始化4.训练参数5.训练&验证6.保存&加载模型1.简介这篇文章主要是针对刚入门pytorch的小伙伴，会带大家完整走一遍使用神经网络训练的流程，以及介绍一些pytorch常用的函数。如果还未安装pytorch或者安装有困难，可以参考我的上一篇文章：WindowsAnaconda精简安装cuda+pytorch+torchvision2.数据集这里使用的是Fashi

Lizhi_Tech·2022-12-14 00:36

Python深度学习基础（四）——损失函数

损失函数前言损失函数均方误差（MSE）L2范式与闵可夫斯基距离交叉熵误差（cross_entropy_error）极大似然损失函数（LR）应用场景总结前言在进行深度学习的过程中我们需要有一个评判标准来评价模型，损失函数就是通过比较预测值与真实值的来对模型当前的权值进行评价的损失函数均方误差（MSE）均方误差也被称作最小二乘法，常用于解决回归问题公式这里原本的公式应该为E=1n∑k(yk−tk)2E

艾醒(AiXing-w)·2022-12-13 09:03

Python深度学习

Python深度学习创建数组标准安装的Python中用列表(list)保存一组值，可以用来当作数组使用，不过由于列表的元素可以是任何对象，因此列表中所保存的是对象的指针。

硬.汉·2022-12-11 21:25

Python深度学习介绍及相关例题

Python深度学习生态的演变非常迅猛，一些强大的框架随着深度学习领域的发展逐渐被大量的人使用而流行起来。本文对一些常见的深度学习框架进行介绍，对它们的特点进行对比。

自信的阿星·2022-12-11 20:17

朴素贝叶斯分类算法简单实例

贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。而朴素朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单，也是常见的一种分类方法。这篇文章我尽可能用直白的话语总结一下我们学习会上讲到的朴素贝叶斯分类算法，希望有利于他人理解。1分类问题综述对于分类问题，其实谁都不会陌生，日常生活中我们每天都进行着分类过程。例如，当你看到一个人，你的脑子下意识判断他是学生还是社会上的人；你可能经常会

signal___·2022-12-11 11:00

转发某童鞋tensorflow实战入门深度学习的笔记

过年无聊，边学边用Python深度学习与传统编程的区别

kevinweijun·2022-12-11 09:16

在C++上如何使用OpenCV头文件是什么_Opencv系列1.2实例介绍

本部分通过三个简单实例，介绍Opencv程序的整体架构，并介绍简易的读取可写入方法等基本操作，认识一些基本的库；0、头文件include1、读取显示图片2、读取显示视频3、视频快进快退4、简易变换5、稍难变换

weixin_39949386·2022-12-10 16:01

Python 常用官方文档整理

Python常用官方文档整理python深度学习–在学习实践中经常会用到的官方中文文档名称链接Python3中文Numpy中文Pandas中文Pytorch中文Matplotlib中文

Moshen Li·2022-12-09 13:34

tensorflow_gpu-2.10.0之Windows10版从零安装，依据官网保证CUDA和CUDNN兼容性

[Windows10安装python深度学习最新环境]此文更新说明：如果安装的经历让你身心俱疲，请信任我，只要再耐心操作一次，保你成功！！！

蓝牙传输味觉·2022-12-08 01:24

Python深度学习实战：声呐返回值分类

Python深度学习实战：声呐返回值分类声呐物体分类数据简单的神经网络预处理数据以增加性能调整模型的拓扑和神经元缩小网络扩大网络总结本章我们使用Keras开发一个二分类网络。

王子王子聪·2022-12-07 07:42

python深度学习微调模型与冻结部分层

特征微调有助于提高深度学习的精度,而将卷积基(就是预先训练好的卷积模型)的前面大部分层冻结,只微调(此时的学习率也应该相应的调低)顶部更抽象的层---可以理解为更细节的特征这样可以在一定程度上提高模型的识别精度,我的实验结果比原有的精度提高了4个点左右,从90%提高到94%下面是全部的代码,很简单.不过有个疑问:训练出来的验证精度达不到书上说的97%,有解决的同学请留言告知一下,不慎感激!!!#即

AItitanic·2022-12-07 07:38

python：七段数码管（简单实例）

代码一：importturtledefdrawLine(draw):turtle.pendown()ifdrawelseturtle.penup()turtle.fd(40)turtle.right(90)defdrawDigit(digit):drawLine(True)ifdigitin[2,3,4,5,6,8,9]elsedrawLine(False)drawLine(True)ifdigi

信仰..·2022-12-06 23:37

基于PyTorch深度学习（1）：Numpy与PyTorch基础

基于《Python深度学习：基于Pytorch》整理的学习笔记。B站配套课程相关源代码上传至个人GitHub1.1生成NumPy数组importnumpyasnp导入NumPy后，可通过np.

realmadridchenwentao·2022-12-06 18:01

主要矛盾:毕业和就业,为人处世

毕业：毕业需要的知识（写论文需要的知识）一、论文，二、python深度学习代码。就业：java学习路线的东西。以及自己犯的错误。为人处世:经典书籍。

编程是个体力活·2022-12-06 13:01

python astype()_Python深度学习教程：LSTM时间序列预测小练习—国航乘客数量预测...

Python深度学习教程：LSTM时间序列预测小练习—国航乘客数量预测参考数据：数据一共两列，左边是日期，右边是乘客数量对数据做可视化：importmathimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfrompandasimportread_csvfromkeras.modelsimportSequentialfromker

weixin_39650756·2022-12-06 13:19

Python深度学习6之神经网络

Python神经网络6之神经网络神经网络神经网络基础神经网络感知机playground使用神经网络原理softmax回归交叉熵损失softmax、交叉熵损失API案例：Mnist手写数字识别数据集介绍Mnist数据获取API实战：Mnist手写数字识别神经网络神经网络基础神经网络人工神经网络也简称为神经网络，是一种模仿和生物神经网络结构和功能的计算模型。经典的神经网络结构包含三个层次的神经网络。分

VillanelleS·2022-12-06 12:11

机器学习之Logistic回归简单实例

logistic是一种线性分类器，针对的是线性可分问题。利用logistic回归进行分类的主要思想是：根据现有的数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。这里的“回归”一词源于最佳拟合，表示要找到最佳拟合参数集，因此，logistic训练分类器时的做法就是寻找最佳拟合参数，使用的是最优化方法.例如：在两个类的情况下，函数输出0或1，这个函数就是二值型分类器的sigmoid函数；如图当x为0时，s

CHRN晨·2022-12-06 07:58

Python深度学习-快速指南

Python深度学习-快速指南(PythonDeepLearning-QuickGuide)Python深度学习-简介(PythonDeepLearning-Introduction)Deepstructuredlearningorhierarchicallearningordeeplearninginshortispartofthefamilyofmachinelearningmethodswh

cunzai1985·2022-12-06 07:26

人工智能(机器学习)学习路线

小白必看：人工智能(机器学习)学习路线2020-08-22二、人工智能新手入门学习路线和学习资源合集（含python/机器学习/深度学习/tensorflow）2020-04-09三、机器学习路线四、Python

码农小C·2022-12-06 06:28

基于用户的协同过滤Movielens电影推荐系统简单实例

基于用户的协同过滤Movielens电影推荐系统简单实例一、Movielens数据集1.MovieLens数据集的下载（Download）1）从网站下载数据链接:https://grouplens.org

试着去进步·2022-12-05 09:38

keras.layers.preprocessing未找到sequence

问题描述：学习《python深度学习》的文本处理章节时，运行示例代码，报错preprocessing的'__init__.py'中未找到sequence。

djj646·2022-12-05 08:14

深度学习系列--1.入坑模型: 线性回归，logistic 回归，softmax分类器

工作三年，重新捡起，因为更关注实际操作，所以选择了《python深度学习》这本书，辅助AndrewNg视频+博客，希望能够从应用的角度去使用机器学习这门工具，不重蹈覆辙不想老生常谈，别人讲得很好的，就直接引用了

a451954306·2022-12-05 07:55

《python深度学习》笔记（七）：多分类问题

本节使用路透社数据集，它包含许多新闻及其对应的主题，由路透社在1986年发布。它是一个简单的、广泛使用的文本分类数据集。包括46个主题：某些主题的样本更多，但训练集中每个主题都至少10个样本。因为有多个类别，所以这是多分类问题。因为每个数据点只能划分到一个类别，所以这又是单标签、多分类问题。完整代码实现：fromkeras.datasetsimportreutersimportnumpyasnp#

卷积战士·2022-12-04 15:35

《Python深度学习》第四章笔记

《Python深度学习》第四章笔记1.机器学习的四个分支2.评估机器学习模型2.1简单的留出验证2.2K折验证2.3带有打乱数据的重复K折验证3.数据预处理、特征工程、特征学习3.1神经网络的数据预处理

烟雨行客·2022-12-04 15:34

《python深度学习》笔记（二）：神经网络数据表示

1.神经网络的数据表示：张量张量对于深度学习领域是非常重要的，重要到Google的TensorFlow都是以它来命名的，接下来我们将学习有关张量的一些基本知识。张量的定义：张量其实就是一个数据容量，它包含的数据几乎是数值数据，因此它也是数字的容器。神经网络示例中的数据都是储存在多维numpy数组（张量）中。一般来说，所有机器学习系统都是使用张量作为基本数据结构。张量的种类：标量（0D张量）：仅包含

卷积战士·2022-12-04 15:34

《Python深度学习》第三章-3（路透社数据—多分类问题）读书笔记

新闻分类：多分类问题前两个例子介绍了如何用密集连接的神经网络将向量输入划分为两个互斥的类别。本节将路透社新闻划分为46个互斥的主题，这是多分类（multiclassclassification）问题\color{red}多分类（multiclassclassification）问题多分类（multiclassclassification）问题。每个数据点只能划分到一个类别，这是单标签、多分类（si

Paul-Huang·2022-12-04 15:32

机器学习之线性回归原理详解、公式推导（手推）、简单实例

目录1.原理详解1.1.线性回归1.2.回归系数2.公式推导2.1.单元线性回归2.2.多元线性回归3.简单实例3.1.实例1：一元线性回归实例2：多元线性回归3.3.实例3：房价预测1.原理详解1.1

铖铖的花嫁·2022-12-04 15:59

【学习笔记】《Python深度学习》第六章：深度学习用于文本和序列

文章目录1处理文本数据1.1单词和字符的one-hot编码1.2使用词嵌入1.3从原始文本到词嵌入2循环神经网络2.1Keras中的循环层2.2LSTM层和GRU层2.3实例：使用LSTM进行IMDB电影评论分类3循环神经网络的高级用法3.1温度预测问题3.2准备数据3.3基于常识、非机器学习的基准方法3.4一种基本的机器学习方法3.5第一个循环网络基准3.6使用循环dropout来降低过拟合3.

Schanappi·2022-12-04 15:58

【python深度学习】鱼书阅读笔记（待续）

Python与深度学习【鱼书笔记Numpy矩阵乘法>>>A=np.array([[1,2],[3,4]])>>>B=np.array([[3,0],[0,6]])>>>A*B[[30][024]]>>>np.multiple(A,B)[[30][024]]ndarry的*乘法实际上指的是两个形状相同的矩阵中对应元素相乘得到的一个乘积矩阵，与np.multiple()的功能相同。>>>np.dot(

Masquerade51256·2022-12-04 13:53

Python深度学习笔记第二周——感知机

Python深度学习笔记第二周——感知机感知机基本概述简单的逻辑电路感知机的实现简单实现引入权重与偏置的概念根据上述方式（权重与偏置）设计成逻辑门感知机的局限性多层感知机总结：从与非门到计算机感知机基本概述感知机是一种非常简单的算法

frank______123·2022-12-04 13:19

深度学习用于文本和序列（使用Keras）

本博文是阅读《Python深度学习》（DeepLearningwithPython）第六章《深度学习用于文本和序列》后做的总结。本文不包括代码、不包括公式，主要记录本章的重要结论和一些注意点。

Lemonade_YoYo·2022-12-04 09:47

数据分析常用函数—pd.merge

文章目录一、merge函数参数详解二、merge函数简单实例1两个数据框2按不同方式拼接两个数据框三、merge函数进阶实例1两个数据框2按不同方式拼接两个数据框一、merge函数参数详解 pd.merge

阿黎逸阳·2022-12-03 21:39

使用学院的linux服务器远程运行python深度学习项目

1.使用secureCRT连接远程服务器添加远程服务器，输入ip，端口，用户名等信息。成功添加服务器后进行连接，进入运行页面利用ssh命令进入个人工作环境成功进入个人工作环境进入工作目录，以下为实用命令nvidia-smi命令：查看当前显卡使用情况。代码运行命令：其中最后两项参数>out.txt为将控制台输出重定向至out.txt文件，&为使程序后台执行。pythontrain.py--hidde

PhoneixYANG·2022-12-03 10:18

Python 教你如何给图像分类！Python就没有他做不到

图像识别是通过Python深度学习来进行模型训练，再使用模型对上传的电子表单进行自动审核与比对后反馈相应的结果。

爬遍天下无敌手·2022-12-03 06:09

《Python深度学习基于PyTorch》学习记录

目录标题可视化工具tensorboardX2.可视化神经网络部分3.如何加载出可视化的图片4.可视化损失函值可视化工具tensorboardX是根据书上来写的，但是会报错[2022.4.2]https://blog.csdn.net/martinkeith/article/details/122362982以上这个22年1月的博客也一样的，但是不管用。解决：看Pytorch中文手册解决的引入ten

PURSUE BEAUTY·2022-12-02 18:19

python3源码剖析pdf_深度学习入门：基于Python的理论与实现 PDF 含源码超清版

内容介绍深度学习入门：基于Python的理论与实现电子书封面读者评价基于python深度学习，从零开始学深度学习的明智之选这是真正从0基础，尤其从数学基础比较差的角度

weixin_39827905·2022-12-02 12:57

Python深度学习（预测房价：回归问题）--学习笔记（七）

3.6预测房价：回归问题前面两个例子都是分类问题，其目标是预测输入数据点所对应的单一离散的标签。另一种常见的机器学习问题是回归问题，它预测一个连续值而不是离散的标签，例如，根据气象数据预测明天的气温，或者根据软件说明书预测完成软件项目所需要的时间。3.6.1波士顿房价数据集本节将要预测20世纪70年代中期波士顿房屋价格的中位数，已知当时郊区的一些数据点，比如犯罪率、当地房产税等。本节用到的数据集与

呆萌的小透明·2022-12-01 10:35

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