神经网络回归案例（python
1.代码： import numpy as np import tensorflow as tf # 自变量和目标值 X = np.array([[1, 2, 3, 4, 5, 6]]) # 自变量需要是二维数组形式 Y = np.array([4531.575371]) # 转换为...
python手把手搭建图像多分类神经网络-代码教程（手动搭建残差网络、mobileNET)
今天讲一下图像入门学习教程---------图像分类。图像分类是目标检测任务的基础，学会以下操作，打下良好基础！ 数据布置 以三分类为例，数据布置放置示例，也就是dataset下有两个文件夹：va...
深度学习入门：Python 与神经网络
1. 深度学习的基本概念 神经网络是一种模仿生物大脑的计算模型，由神经元和连接它们的边组成。每个神经元接收输入信号，并根据权重和激活函数产生输出信号。通过调整权重，可以训练神经网络学习输入数据的特征和模式。 2. 安装必要的库 在开始之前，我们需要安装 TensorFlow 和 Keras 库。你可以使用 pip 命令来安装它们。 ...
基于 Python中的深度学习：神经网络与卷积神经网络
当下，深度学习已经成为人工智能研究和应用领域的关键技术之一。作为一个开源的高级编程语言，Python提供了丰富的工具和库，为深度学习的研究和开发提供了便利。本文将深入探究Python中的深度学习，重点聚焦于神经网络与卷积神经网络的原理和应用。前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家：https://www.captainbed.cn/z1. 引言- 简介深....
【Python机器学习】决策树、逻辑回归、神经网络等模型对电信用户流失分类实战（附源码和数据集）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~电信用户流失分类该实例数据来自kaggle，它的每一条数据为一个用户的信息，共有21个有效字段，其中最后一个字段Churn标志该用户是否流失1：数据初步分析 可用pandas的read_csv()函数来读取数据，用DataFrame的head()、shape、info()、duplicated()、nunique()等来初步观察数据。....
【Python机器学习】决策树、K近邻、神经网络等模型对Kaggle房价预测实战（附源码和数据集）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~超参数调优超参数调优需要依靠试验的方法，以及人的经验。对算法本身的理解越深入，对实现算法的过程了解越详细，积累了越多的调优经验，就越能够快速准确地找到最合适的超参数试验的方法，就是设置了一系列超参数之后，用训练集来训练并用验证集来检验，多次重复以上过程，取效果最好的超参数。训练数据的划分可以采用保持法，也可以采用K-折交叉验证法。超参数调优的试....
【Python机器学习】神经网络中常用激活函数、损失函数、优化方法（图文解释 附源码）
下面以经典的分类任务：MNIST手写数字识别，采用全连接层神经网络MNIST数据集是一个手写体的数字图片集，它包含有训练集和测试集，由250个人手写的数字构成。训练集包含60000个样本，测试集包含10000个样本。每个样本包括一张图片和一个标签。每张图片由28×28个像素点构成,每个像素点用1个灰度值表示。标签是与图片对应的0到9的数字。随着训练损失值逐渐降低 精确度上升 部分代码如下imp.....
【Python机器学习】神经网络中误差反向传播（BP）算法详解及代码示例（图文解释 附源码）
需要全部代码请点赞关注收藏后评论留言私信~~~误差反向传播学习算法用神经网络来完成机器学习任务，先要设计好网络结构S，然后用训练样本去学习网络中的连接系数和阈值系数，即网络参数S，最后才能用来对测试样本进行预测。在研究早期，没有适合多层神经网络的有效的参数学习方法是长期困扰该领域研究者的关键问题，以致于人们对人工神经网络的前途产生了怀疑，导致该领域的研究进入了低谷期。直到1986年，以Rumel....
【Python机器学习】神经网络中全连接层与线性回归的讲解及实战（Tensorflow、MindSpore平台 附源码）
需要全部代码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~全连接层与线性回归神经网络模型也是参数学习模型，因为对它的学习只是得到神经网络参数的最优值，而神经网络的结构必须事先设计好。如果确实不能通过改进学习过程来达到理想效果，则要重新设计神经网络的结构。层状神经网络的隐层和输出层具有处理信息的能力，它们又可细分为全连接层、卷积层、池化层、LSTM层等等，通过适当排列可以组合成适应不同任务的网络。全连接层是....
【Python自然语言处理】概率上下文无关文法（PCFG）及神经网络句法分析讲解（图文解释 超详细）
觉得有帮助或有疑问麻烦点赞关注收藏后评论区私信留言~~~一、句法分析句法分析（syntactic parsing或者parsing）是识别句子包含的句法成分要素以及成分之间的内在关系，一般以句法树来表示句法分析的结果。实现该过程的应用称作句法分析器（Parser）。根据侧重目标分为完全句法分析和局部句法分析，完全句法分析以获取整个句子的句法结构为最终目的，而局部句法分析仅关注局部部分，依存句法分....
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