机器学习（五）使用Python和R语言从头开始理解和编写神经网络（一）
[博客文章地(https://yanqiangmiffy.github.io/2017/07/24/Python26-%E4%BD%BF%E7%94%A8Python%E5%92%8CR%E8%AF%AD%E8%A8%80%E4%BB%8E%E5%A4%B4%E5%BC%80%E5%A7%8B%E7%90%86%E8%A7%A3%E5%92%8C%E7%BC%96%E5%86%99%E7%A5%....
机器学习（三）使用Python和R语言从头开始理解和编写神经网络（二）
神经网络方法的可视化步骤我们将重复上述步骤，可视化输入，权重，偏差，输出，误差矩阵，以了解神经网络（MLP）的工作方法。注意：对于良好的可视化图像，我有2或3个位置的十进制小数位。黄色填充的细胞代表当前活动细胞橙色单元格表示用于填充当前单元格值的输入步骤1：读取输入和输出 Step 1步骤2：用随机值初始化权重和偏差（有初始化权重和偏差的方法，但是现在用随....
机器学习（三）使用Python和R语言从头开始理解和编写神经网络（一）
本篇文章是原文的翻译过来的，自己在学习和阅读之后觉得文章非常不错，文章结构清晰，由浅入深、从理论到代码实现，最终将神经网络的概念和工作流程呈现出来。自己将其翻译成中文，以便以后阅读和复习和网友参考。因时间（文字纯手打加配图）紧促和翻译水平有限，文章有不足之处请大家指正。介绍你可以通过两种方式学习和实践一个概念：选项1：您可以了解一个特定主题的整个理论，然后寻找应用这些概念的方法。所以，你阅读整个....
深度学习神经网络第①篇——感知器及其Python实现
下图是一个感知器：可以看到，一个感知器有如下组成部分：01输入权值其中，每一个输入分量Xj(j＝1，2…，r)通过一个权值分量wj，进行加权求和，并作为阈值函数的输人。偏差b的加入(对应上图中的w0,这样是便于书写和理解)使得网络多了一个可调参数，为使网络输出达到期望的目标矢量提供了方便。感知器特别适合解决简单的模式分类问题。02激活函数激活函数则有较多的选择，较为常见的有sigmoid函数和阶....
⚡自组织映射（SOM）神经网络⚡Python实现 |Python技能树征题
❤九月❤份了，车神哥又回归了校园❉冬天❉还会远吗♪推荐一首最近很⚡喜欢⚡的歌♪❀No Fear In My Heart -朴树❀由于最近在写一篇相关的论文，就说说其中遇到的一些问题吧~Minisom之前做过一个对minisom的第三方开源库的介绍，可以点击看这里。对相应的代码添加了注释：导入各种库吧# 导入库 from sklearn.model_selection import train_t....
自组织神经网络（SOM）的Python第三方库minisom分类功能实现
minisom分类功能这个例子展示了如何使用 MiniSom 来解决分类问题。分类机制将使用 MiniSom 实现，评估将使用 sklearn。首先，让我们加载一个数据集（在本例中是著名的 Iris 数据集）并应用归一化：from minisom import MiniSom import numpy as np data = np.genfromtxt('iris.csv', delimite....
自组织神经网络（SOM）的Python第三方库minisom聚类功能实现
聚类功能在这个例子中，我们将看到如何使用 MiniSom 对 iris 数据集进行聚类。首先，让我们加载数据并训练我们的 SOM：from minisom import MiniSom import numpy as np import pandas as pd data = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning....
自组织神经网络（SOM）的Python第三方库minisom源代码实现
源代码实现web：https://github.com/JustGlowing/minisom/blob/master/minisom.py直接附上代码：from math import sqrt from numpy import (array, unravel_index, nditer, linalg, random, subtract, max, p...
自组织神经网络（SOM）的Python第三方库minisom代码示例
minisom代码示例：https://github.com/JustGlowing/minisom/tree/master/examples
Coursera吴恩达《神经网络与深度学习》课程笔记（3）-- 神经网络基础之Python与向量化
上节课我们主要介绍了逻辑回归，以输出概率的形式来处理二分类问题。我们介绍了逻辑回归的Cost function表达式，并使用梯度下降算法来计算最小化Cost function时对应的参数w和b。通过计算图的方式来讲述了神经网络的正向传播和反向传播两个过程。本节课我们将来探讨Python和向量化的相关知识。上节课我们主要介绍了逻辑回归，以输出概率的形式来处理二分类问题。我们介绍了逻辑回归的Cost....
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