神经网络理论基础及Python实现
一、多层前向神经网络 多层前向神经网络由三部分组成：输出层、隐藏层、输出层，每层由单元组成; 输入层由训练集的实例特征向量传入，经过连接结点的权重传入下一层，前一层的输出是下一层的输入;隐藏层的个数是任意的，输入层只有一层，输出层也只有一层; 除去输入层之外，隐藏层和输出层的层数和为n，则该神经网络称为n层神经网络，如下图为2层的神经网络; 一层中加权求和，根据非线性方程进行转化输出;理论上，如....
用Python侦测比特币交易的网络可视化分析
今天给大家介绍如何用网络科学的大数据挖掘技术探索比特币交易的网络情况，特别是针对尺度较大的网络分析思路。 一般来讲，网络分析主要采用Ucinet、Netdraw、Gephi、Cytoscape、NodeXL等，但是往往节点或边数量受到限制，大部分只能处理节点或边在5000-10万之间，当然我们也不要期望能够将百万级别的节点和网络呈现总体的可视化。 对于大尺度的网络分析需要寻找新的编程思路，这里我....
神经网络初学者指南：基于Scikit-Learn的Python模块
编者按：这个帖子概述了使用 Scikit-learn 在 Python 中设置神经网络的方法，其最新版本现在已经内置支持神经网络模型。作者 Jose Portilla 是一名数据科学顾问和培训师，目前在 Udemy 上教授在线课程。 他也是Pierian Data Inc.数据科学部门的主管。雷锋网(公众号：雷锋网)编译，未经许可不得转载。 对于 Python 来说，最受欢迎的机器学习图书馆是 ....
神经网络常用激活函数对比：sigmoid VS sofmax（附python源码）
首发地址：https://yq.aliyun.com/articles/73661 更多深度文章，请关注：https://yq.aliyun.com/cloud Softmax函数与Sigmoid函数之间的区别 作者介绍： Saimadhu Polamuri：是一名自学成才的数据科学家，对数据科学有热爱和兴趣，他认为学习意味着生活，擅长使用python编程，业余时间在quora上回答问题。 领.....
greenev —— Python 异步网络服务框架
greenev是一个基于greenlet协程，事件驱动，非阻塞socket模型的Python网络服务框架，它使得可以编写同步的代码，却得到异步执行的优点。 本项目受到gevent, openresty, alilua, skynet, clowwindy/ssloop的启发，在此表示感谢。 reactor模式采用基于epoll, kqueue, poll, select的IO复用机制 基于底层.....
python oss 保存网络流出错
RT，使用requests访问图片路径http://bj.ganji.com/tel_img/?c=k92KKw9N.WvtNlfkE.6cE0wPqQPPtQyX，然后直接使用bucket.put_object(oss_addr, input)保存requests返回的input，但是保存的时候报错，错误信息'utf8' codec can't decode byte 0xd7 in posi....
简单的网络爬虫的python实现
# coding=utf-8 import HTMLParser import urllib import sys import re import os # 定义HTML解析器 class parseLinks(HTMLParser.HTMLParser): # 该方法用来处理开始标签的，eg:<div id="main"> def handle_startt...
神经网络常用激活函数对比：sigmoid VS sofmax（附python源码）
更多深度文章，请关注：https://yq.aliyun.com/cloud Softmax函数与Sigmoid函数之间的区别 作者介绍： Saimadhu Polamuri：是一名自学成才的数据科学家，对数据科学有热爱和兴趣，他认为学习意味着生活，擅长使用python编程，业余时间在quora上回答问题。 领英：https://www.linkedin.com/in/saimadhu/ 博客.....
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：数据科学家的第一个小目标》。 在本次操作前，这里需要导入的包为： 感知机学习算法的原始形式 给出生成线....
机器学习之深入理解神经网络理论基础、BP算法及其Python实现
人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）系统是 20 世纪 40 年代后出现的。它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成，具有大规模并行处理、分布式信 息存储、良好的自组织自学习能力等特点。BP（Back Propagation）算法又称为误差反向传播算法，是人工神经网络中的一种监督式的学习算法。BP 神经网络算法在理 论上可以逼近任意函数，基本的结构由非....
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