吴恩达深度学习编程作业（1-3）testCases_v2和planar_utils包下载

weixin_39821526 2020-06-22 07:00:33

吴恩达深度学习编程作业（1-3）- Planar data classification with one hidden layer testCases_v2和planar_utils包
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这是吴恩达深度学习课程的第一章的第三周的课后作业所需的线下文件，从github上搬运过来，免得花钱下载。希望对各位有所帮助。 planar_utils.py import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import sklearn import sklearn.datasets import sklearn.linear_model ...

参考博客（主代码）：https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79767169 下面是需要的库文件代码：testCases,dnn_utils_v2,lr_utils，数据集在第一课第一周，需要的话可以去找 testCases： #testCases.py import numpy as np def linear_forward_...

（主要是记录自己的学习轨迹，顺便可以为需要的提供一些需要，仅供参考）主要实现代码和使用.py文件： 1）主要代码部分实现流程： 1.获取数据 2.初始化参数（w1,b1,w2,b2返回参数） 3.向前传播（返回预测值A2，cache用于存储向后传播所用数据） 4.计算成本函数（返回cost） 5.向后传播（返回grads梯度） 6.梯度下降（更新参数，返回参数） 7....

参考博客：https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79767169 开始过程还是和之前的一样提前导入软件包 import numpy as np import h5py import matplotlib.pyplot as plt import testCases from dnn_utils import sigmoid, s...

【重要提示】本资源设置为0积分下载，若非0积分请勿轻易下载亲爱的CSDN用户：首先感谢你点进这个资源页面。我需要提前说明一个重要情况：本资源原本已设置为“0积分下载”，即作者希望完全免费共享。但CSDN平台有时会根据文件的下载热度、文件大小、用户权限等因素，自动将部分资源的积分调整为非0数值（如1积分、2积分、5积分等）。这是平台系统的自动行为，而非作者本人的设定。因此，如果你当前看到该资源的下载所需积分不是0（例如显示为1、2、3……），请谨慎决定是否下载。如果你按照非0积分支付并下载后发现资源内容不符合预期、链接失效，或者实际上该资源本应是免费的，作者无法为此承担积分损失或退还操作。强烈建议：仅在页面显示为0积分时进行下载。另外，本资源描述中并未直接提供具体的下载地址或外部链接，因为它本身是一个通过CSDN官方上传通道提交的文件/内容包。如果你看到描述中没有外部网盘地址，这是正常的——资源文件应通过CSDN内置的“下载”按钮获取。若因平台积分显示异常导致你支付了积分，请优先联系CSDN客服咨询积分退还政策，作者没有权限修改平台自动设定的积分值。感谢你的理解与支持。技术分享本应开放，但受限于平台规则，特此提醒如上。祝学习进步！

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