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【深度学习】神经网络基础

神经网络1.简介(什么是神经网络)2.单层神经网络与多层神经网络2.1单层神经网络2.1.1如何将数据传入神经网络中(数据输入)2.2双层神经网络2.3多层神经网络3.激活函数4.前向传播5.*反向传播5.1构造误差函数5.2参数更新6.代码简单实现1.简介(什么是神经网络)神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向–深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习

#神经网络#算法#python +2
Cnn 卷积神经网络(入门)

CNN 卷积神经网络【1】导论【2】卷积运算什么是卷积?图像上的卷积【3】非线性激活ReLU激励层【4】pooling池化层【5】全连接层【6】神经网络的训练与优化【1】导论首先最需要明确的一点就是,卷积神经网络,也就是convolutional neural networks (简称CNN),现在已经被用来应用于各个领域,物体分割啦,风格转换啦,自动上色啦blahblah,但是!!CNN真正能做

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矩阵分解的推荐算法

基于矩阵分解的推荐算法1.基于矩阵分解的推荐算法相关理论介绍1.基于矩阵分解的推荐算法相关理论介绍我们知道,要做推荐系统,最基本的一个数据就是,用户-物品的评分矩阵,如下图图一矩阵中,描述了5个用户(U1,U2,U3,U4 ,U5)对4个物品(D1,D2,D3,D4)的评分(1-5分)图中“-”表示“未评分”未评分即说明该位用户Ui未购买改件商品,因此我们的目的就是把没评分的预测出一个评分,再根据

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推荐算法--协同过滤(user&item)

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梯度下降及线性回归详解

梯度下降及线性回归详解1.一元线性回归1.1一元线性回归1.2梯度下降1.3波士顿房价预测1.3.1代码实现(Python)1.3.2 输出结果2.多元线性回归2.1 鸢尾花数据集2.1.1代码实现(Python)2.1.2输出结果3. 三种数据集讲解4.回归模型评价指标1.一元线性回归1.1一元线性回归1.2梯度下降1.3波士顿房价预测1.3.1代码实现(Python)1.3.2 输出结果2.多

#自然语言处理#机器学习#python +1
到底了