BP神经网络，即使用反向传播算法（BackPropagation algorithm）的神经网络该模型输入层有（100+1）中间层（25+1）输出层（10）以下为python语言实现的反向传播算法import numpy as npfrom scipy.io import loadmatfrom scipy.optimize import minimizefrom sklearn.preproce

集成方法(ensemble method)通过组合多个学习器来完成学习任务，颇有点“三个臭皮匠顶个诸葛亮”的意味。基分类器一般采用的是弱可学习（weakly learnable）分类器，通过集成方法，组合成一个强可学习（strongly learnable）分类器。所谓弱可学习，是指学习的正确率仅略优于随机猜测的多项式学习算法；强可学习指正确率较高的多项式学习算法。集成学习的泛化能力一般比单一的基

原生GAN（Generative Adversarial Nets）训练过程也是老三步了，再啰嗦一遍：使用真实图片训练辨别器，标签为真使用生成器生成的图片训练判别器，标签为假，此时图片使用生成器计算得来的，喂给判别器时要截断梯度，防止更新时把生成器也更新了训练生成器，使用生成的图片喂给判别器，标签为真，更新生成器论文地址：https://arxiv.org/abs/1406.2661GAN之父了可

一，功能简介除最基本的增，删，改，查，多加了一个导出为excel表格的功能。比较适合刚学完python练习基本语言用。代码中大部分都是使用基本语法来处理数据。新建和查看搜索时，界面确实不怎么美观，家庭住址这一栏也直接到了下一行，时间原因，也懒得修改了。修改：先选择要修改的信息改动：信息覆盖：删除和修改的界面几乎一样一个多选的对话框，这里不展示了。导出表格：其中C:/Users/acer/Deskt

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一，必做部分import pandas as pdimport numpy as npimport scipy.optimize as optimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.metrics import classification_report#这个包是评价报告def get_X(df):#读取特征ones = pd.DataFrame({

一先看下数据的样子import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom scipy.io import loadmatfrom sklearn import svmraw_data = loadmat('data/ex6data1.mat')data = pd.DataFrame(raw_data['X'], columns=['X1', '

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本文是《Pytorch深度学习入门与实战》，中国水利水电出版社一书中的例子数据集：链接：https://pan.baidu.com/s/1rODLa65Js4K5rZ1iMDQ2DA提取码：d8fc代码全连接神经网络（Multi-Layer Perception，MLP）或称多层感知机。以下实现了对垃圾邮件的分类训练代码：import numpy as npimport pandas as pdf

使用转置卷积对图像进行去噪处理，经过处理的图像平均PSNR上升5.32dB