https://blog.csdn.net/woaidapaopao/article/details/77806273第一部分：深度学习1、神经网络基础问题（1）Backpropagation（要能推倒） 　　后向传播是在求解损失函数L对参数w求导时候用到的方法，目的是通过链式法则对参数进行一层一层的求导。这里重点强调：要将参数进行随机初始化而不是全部置0，否则所有隐层的数值都会与输...

转自：https://blog.csdn.net/you_are_my_dream/article/details/53493752numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)在指定的间隔内返回均匀间隔的数字。返回num均匀分布的样本，在[start, stop]。这个区间的端点可以任意的

在本部分中，学习将数据导入Python的多种方法：（i）来自平面文件，如.txts和.csvs;（ii）从原生到其他软件的文件，如Excel电子表格，Stata，SAS和MATLAB文件;（iii）来自关系数据库，例如SQLite和PostgreSQL。平面文件(flat file)是去除了所有特定应用(程序)格式的电子记录，从而使数据元素可以迁移到其他的应用上进行处理。这种去除电子数...

要处理的.txt如下，举例：文件夹lululu下面包含两个子文件夹，每个子文件夹里包含若干个.txt，每个.txt里有几个特征，我要做的是批量读取这些文本文档，并将这些txt写入到一个新的txt里，并且在每类特征后加入类标签，以便后续处理。代码如下：import globimport osimport tensorflow as tfimport numpy as np...

AlexNet包含6千万个参数和65万个神经元，包含了5个卷积层，其中有几层后面跟着最大池化（max-pooling）层，以及3个全连接层，最后还有一个1000路的softmax层。为了加快训练速度，AlexNet使用了Relu非线性激活函数以及一种高效的基于GPU的卷积运算方法。为了减少全连接层的过拟合，AlexNet采用了最新的正则化方法“dropout”，该方法被证明非常有效。总结一下Ale

 网络是丰富的数据来源，您可以从中提取各种类型的见解和发现。 在本部分，学习如何从Web获取数据，无论是存储在文件中还是HTML中。 您还将学习抓取和解析Web数据的基础知识从网上导入平面文件1、从网上导入平面文件从Web导入了一个文件，将其保存在本地并将其加载到DataFrame中。导入文件是来自加州大学欧文分校机器学习库的“winequality-red.csv”。 该平面...

转自：https://www.cnblogs.com/muzixi/p/6642203.html写的很好，但也发现了一些问题嗯，三者在模型，策略（目标函数），算法（优化方法）上不一样。一、线性回归线性回归是一个回归问题，即用一条线去拟合训练数据线性回归的模型： 通过训练数据学习一个特征的线性组合，以此作为预测函数。训练目标：根据训练数据学习参数(w1,w2, ... , wn,b)学习策略：要确定

一、【深度学习图像识别课程】tensorflow迁移学习系列：VGG16花朵分类转自：https://blog.csdn.net/weixin_41770169/article/details/80330581花朵数据库介绍种类5种：daisy雏菊，dandelion蒲公英，rose玫瑰，sunflower向日葵，tulips郁金香数量：     633，            898，    

https://blog.csdn.net/woaidapaopao/article/details/77806273第一部分：深度学习1、神经网络基础问题（1）Backpropagation（要能推倒） 　　后向传播是在求解损失函数L对参数w求导时候用到的方法，目的是通过链式法则对参数进行一层一层的求导。这里重点强调：要将参数进行随机初始化而不是全部置0，否则所有隐层的数值都会与输...

转：https://blog.csdn.net/jnulzl/article/details/49894041由于研究需要用到线性判别式分析，看过许多理论推导后，整理了如下笔记方便之后复习。线性判别式分析（Linear Discriminant Analysis），简称为LDA。也称为Fisher线性判别（FisherLinear Discriminant，FLD），是模式识别的经典算法，在199