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人工神经网络之Python 实战
引言:Python是最好最热门的编程语言之一,以简单易学、应用广泛、类库强大而著称,是实现机器学习算法的首选语言。本文以人工神经网络的实战为例,证明需要深入理解算法的原理、优劣势等特点以及应用场景,以能达到应用自如的程度。 本文选自《Python大战机器学习
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如何用Python和深度神经网络锁定即将流失的客户?
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王树义
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机器学习实战笔记(Python实现)-04-Logistic回归
转自:机器学习实战笔记(Python实现)-04-Logistic回归 转自:简单多元线性回归(梯度下降算法与矩阵法) 转自:人工神经网络(从原理到代码) Step 01 感知器 梯度下降
晴天哥
6年前
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《Python数据分析与挖掘实战》一2.5 小结
本节书摘来自华章出版社《Python数据分析与挖掘实战》一书中的第2章,第2.5节,作者 张良均 王路 谭立云 苏剑林,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看 2.5 小结 本章主要对Python进行简单介绍,包括软件安装、使用入门及相关注意事
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7年前
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一次神经网络的探索之旅-基于Tensorflow的路标识别
本文由北邮@爱可可-爱生活 老师推荐,阿里云云栖社区组织翻译。 以下为译文 这是构建深度学习模型来识别交通标志系列的第一部分。这部分是为我和想深入学习下去的人提供一些学习经验。市面上关于神经网络理论和数学证明的资料有很多,然而我关注的只是实战的部分。我会将我
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TensorFlow系列专题(七):一文综述RNN循环神经网络
目录: ● 前言 ● RNN知识结构 ● 简单循环神经网络 ● RNN的基本结构 ● RNN的运算过程和参数更新 ● RNN的前向运算 ● RNN的参数更新 一.前言 前馈神经网络不考虑数据之间的关联性,网络的输出只和当前时刻网络的输入相关。然而在解决很多实际
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利用 Scikit Learn的Python数据预处理实战指南
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小旋风柴进
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