NumPy学习笔记_134实用知识库分享下载

weixin_39821526 2023-11-17 14:30:19

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在看完了Andrew Ng教授的deeplearning.ai课程和李飞飞教授的cs231n课程后，总觉得应该写点笔记将学习过程记录下来，但内容不少，需要时间慢慢整理，故先将学习成果记录下来，是一段深度神经网络的程序，基于python科学计算库numpy的。还有一段代码是基于tensorflow的，在深度学习笔记（二）：基于tensorflow的深度神经网络程序总览中在记录吧（目前未发布）。虽然tensorflow很是方便，但是总觉得封装太好，只看代码根本学习不到什么，用numpy写一遍深度神经网络后，掌握知识的程度感觉好很多。废话不多说，先贴出代码来，代码中有注释，数据集用的是经典的数字手写体识别库mnist，后续笔记会对应具体公式和算法详细记录。

这是继我的上一篇博客《环境安装血泪史之人工智能劝退篇（anaconda3+cuda10.2+cudnn7.6+tensorflow-gpu2.1.0）win10系统的gpu版》后的关于tensorflow2.0的学习第一篇前奏笔记，要学习机器学习建议先了解以下python有关数据分析的第三方库，这里的推荐课程中国大学mooc 北京理工大学开设的python数据可视化教程，里面系统讲解了numpy，matplotlib以及pandas库，建议在学习课程前先安装anaconda。这篇笔记是对mooc所讲numpy库的个人整理，资料来源于中国大学mooc 北京理工大学开设的python数据可

本专栏是书《深度学习入门》的阅读笔记一共八章：第一章深度学习中的Python基础。主要讲解了深度学习将要用到的python的基础知识以及简单介绍了numpy库和matpoltlib库，本书编写深度学习神经网络代码仅使用Python和numpy库，不使用目前流行的各种深度学习框架，适合入门新手学习理论知识。第二章感知机。主要介绍了神经网络和深度学习的基本单元感知机。感知机接收多个输入，产生一个输出，单层感知器可以实现与门，或门以及与非门，但是不能实现异或门，异或门的实现需要借助多层感知机，这也就是说，单层感知机只能表示线性空间，而非线性空间的表示需要借助多层感知机。第三章神经网络——基于n

根据自己的学习经历和体会整理而成，干货满满，包括Python环境搭建、语法基础、流程控制、基本数据结构、函数、异常处理、常用标准库、文件读写、面向对象、操作数据库、科学计算库-Numpy、数据分析与处理库-Pandas、数据可视化库-Matplotlib、机器学习基础等。抽出了关键的知识点，并结合具体案例使用。

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