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NumPy学习笔记_134实用知识库分享下载
weixin_39821526
2023-11-17 14:30:19
资源NumPy学习笔记_134实用知识库分享知识分享 , 相关下载链接:
https://download.csdn.net/download/jgku/88493281?utm_source=bbsseo
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深度
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笔记
(一):基于
numpy
的深度神经网络程序总览
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。
python数据可视三大库之
numpy
库(一:理论知识快速上手)
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
第四章神经网络的
学习
算法——随机梯度下降
numpy
代码详解
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
Python
学习
笔记
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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