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摘要： 最簡單的深度網(wǎng)絡(luò)稱為多層感知機。多層感知機由多層神經(jīng)元組成， 每一層與它的上一層相連，從中接收輸入； 同時每一層也與它的下一層相連，影響當前層的神經(jīng)元。 4.1多層感知機 仿射變換中的線性是一個很強的假設(shè).很容易找出違反單調(diào)性的例子.處理這一問題的一種方法是對我們的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理， 使線性變得更合理 閱讀全文

摘要： ## 3.1線性回歸 回歸（regression）是能為一個或多個自變量與因變量之間關(guān)系建模的一類方法。 線性回歸基于幾個簡單的假設(shè)： １.自變量和因變量之間的關(guān)系是線性的 ２.任何噪聲都比較正常，如噪聲遵循正態(tài)分布 仿射變換的特點是通過加權(quán)和對特征進行線性變換（linear transformat 閱讀全文

摘要： 數(shù)據(jù)操作　張量（Numpy-ndarray,Pytorch,TensorFlow-Tensor)torch.arange()torch.shapetorch.numel ()張量中元素數(shù)量torch.reshape()改變張量的形狀而不改變元素數(shù)量和元素值torch.randon()默認從均值為０　 閱讀全文

摘要： 在ＤＡＴＡｗｈａｌｅ的組織下，開始新的一輪深度學(xué)習(xí)，感謝組織，感謝沐神． 機器學(xué)習(xí)（machine learning，ML）是一類強大的可以從經(jīng)驗中學(xué)習(xí)的技術(shù)。 通常采用觀測數(shù)據(jù)或與環(huán)境交互的形式，機器學(xué)習(xí)算法會積累更多的經(jīng)驗，其性能也會逐步提高。 數(shù)據(jù) 遵循獨立同分布(independently 閱讀全文

摘要： import numpy as np #產(chǎn)生數(shù)據(jù) import pandas as pd import re #正常則表達 import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.lines import Line2D fr 閱讀全文

摘要： 一、認識matplotlib¶ Matplotlib是一個Python 2D繪圖庫，能夠以多種硬拷貝格式()和跨平臺的交互式環(huán)境生成出版物 質(zhì)量的圖形，用來繪制各種靜態(tài)，動態(tài)，交互式的圖表。 Matplotlib可用于Python腳本，Python和IPython Shell、Jupyter not 閱讀全文