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文章目录学习率学习率学习率（learning_rate）：每次参数更新的幅度wn+1=wn−learnin_grate∗∇w_{n+1}=w_n-learnin\_grate*\nablawn+1=wn−learnin_grate∗∇wn+1w_{n_+1}wn+1是更新后的参数，wnw_nwn是当前参数，∇\nabla∇是损失函数的梯度(导数)例如损失函数loss=(w+1...
目录1.深度学习发展历程1.1图灵测试1.2分级处理信息1.3深度学习2.机器学习2.1范畴2.2分类3.神经网络3.1初识神经网络3.2神经网络实例-paddle学习手写数字分类第一步：准备数据1.深度学习发展历程1.1图灵测试图灵测试由艾伦·麦席森·图灵发明，指测试者与被测试者（一个人和一台机器）隔开的情况下，通过一些装置（如键盘）向被测试者随意提问。进行多次测试后，如果机器让平均每个参...
以逻辑回归拟合二维数据为例1.准备数据1.准备数据主体公式y=2x，生成-1到1之间的100个数为自变量x添加随机噪声，即x乘2，加入一个[-1,1]之间的随机数*0.3.线性回归代码："""1.准备数据"""import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport os# ...
回归算法线性回归线性回归假定输入变量（X）和单个输出变量（Y）之间呈线性关系。它旨在找到预测值 Y 的线性方程：Yhat=WTX+bY_{hat}=W^TX+bYhat=WTX+b其中。X={x1,x2,…xn}是n个输入变量，W={w1,w2,…wn}为线性系数，b是偏置项。我们的目标是找到系数W的最佳估计，使得Y预测值误差最小。使用最小二乘法估计线性系数W，求预测值和观测值...
以逻辑回归拟合二维数据为例1.准备数据1.准备数据主体公式y=2x，生成-1到1之间的100个数为自变量x添加随机噪声，即x乘2，加入一个[-1,1]之间的随机数*0.3.线性回归代码："""1.准备数据"""import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport os# ...
回归算法线性回归线性回归假定输入变量（X）和单个输出变量（Y）之间呈线性关系。它旨在找到预测值 Y 的线性方程：Yhat=WTX+bY_{hat}=W^TX+bYhat=WTX+b其中。X={x1,x2,…xn}是n个输入变量，W={w1,w2,…wn}为线性系数，b是偏置项。我们的目标是找到系数W的最佳估计，使得Y预测值误差最小。使用最小二乘法估计线性系数W，求预测值和观测值...
目录3.等高线图形绘制3.1 contour命令3.2 clabel命令3.3 contourc命令3.4 countour3命令3.5 contourf命令4.柱面和球面的三维表达4.1 柱面表达cylinder4.2 球面表达sphere4.3 其他图形绘制3.等高线图形绘制3.1 contour命令曲面的等高线图命令格式：contour(z)把矩阵z中的值作为一个二维函数的值...
目录任务准备报错修改：示例代码任务使用speech模块实现语音识别准备在win10平台上使用pyhton3编写语音识别程序需要用到speech模块，speech模块支持的主要功能有：文本合成语音，将键盘输入的文本信息转换为语音信号方式输出；语音识别，将输入的语音信号转为文本等功能安装pywin32，pywin32即Python for WindowsExtensions，提供...
目录任务准备示例代码蜂鸣器任务使用SAPI做文本到语音的转换准备pip install pywin32或者手动安装，网址：https://sourceforge.net/projects/pywin32/files/安装文件之后切换到文件目录下，离线安装即可。示例代码win32com.client是系统的客户端包，win32.com用法详见：网址# 利用pywin32模块，来实...