【机器学习】神经网络BP理论与python实例系列
理论部分
《机器学习——人工神经网络之发展历史(神经元数学模型、感知器算法)》
《机器学习——人工神经网络之多层神经网络(多层与三层)》
《机器学习——人工神经网络之后向传播算法(BP算法)》
《机器学习——人工神经网络之参数设置(BP算法)》
实例部分
《机器学习——人工神经网络之BP算法编程(python二分类数据集:马疝病数据集)》
【机器学习】神经网络BP理论与python实例系列相关推荐
- 【机器学习】SVM理论与python实践系列
理论部分: <机器学习--支持向量机SVM之线性模型> <机器学习--支持向量机SVM之非线性模型低维到高维映射> <机器学习--支持向量机SVM之非线性模型原问题与对偶 ...
- shell sort 最后一列排序_十个必知的排序算法|Python实例系列[1]
实例内容: 十个必知的排序算法具体代码,并简略的得知每种算法对于不同长度数列的排序时间 十大排序: 1.冒泡排序2.选择排序3.插入排序4.希尔排序5.归并排序6.快速排序7.堆排序8.计数排序9.桶 ...
- python决策树实例_机器学习中的决策树及python实例
一棵树在现实生活中有许多枝叶,事实上树的概念在机器学习也有广泛应用,涵盖了分类和回归.在决策分析中,决策树可用于直观地决策和作出决策.决策树,顾名思义,一个树状的决策模型.尽管数据挖掘与机器学习中常常 ...
- 逻辑回归--理论与python实例
一.逻辑回归介绍 逻辑回归又称logistic回归分析,是一种广义的线性回归分析模型,常用于数据挖掘,疾病自动诊断,经济预测等领域.以胃癌病情分析为例,选择两组人群,一组是胃癌组,一组是非胃癌组,两组 ...
- list 排序_十个必知的排序算法|Python实例系列
十大排序: 1.冒泡排序2.选择排序3.插入排序4.希尔排序5.归并排序6.快速排序7.堆排序8.计数排序9.桶排序10.基数排序 完整代码和注释如下 # -*- coding: UTF-8 -*-# ...
- BP神经网络理解原理——用Python编程实现识别手写数字(翻译英文文献)
BP神经网络理解原理--用Python编程实现识别手写数字 备注,这里可以用这个方法在csdn中编辑公式: https://www.zybuluo.com/codeep/note/163962 一 ...
- 深度学习(神经网络) —— BP神经网络原理推导及python实现
深度学习(神经网络) -- BP神经网络原理推导及python实现 摘要 (一)BP神经网络简介 1.神经网络权值调整的一般形式为: 2.BP神经网络中关于学习信号的求取方法: (二)BP神经网络原理 ...
- python识别人脸多种属性_人脸检测及识别python实现系列(4)——卷积神经网络(CNN)入门...
人脸检测及识别python实现系列(4)--卷积神经网络(CNN)入门 上篇博文我们准备好了2000张训练数据,接下来的几节我们将详细讲述如何利用这些数据训练我们的识别模型.前面说过,原博文给出的训练 ...
- Python——字典类型理论及应用实例
字典类型字典类型理论及应用实例 一.字典类型理论 二.字典类型应用实例 一.字典类型理论 1.使用大括号({})建立,每一个元素是一个键值对,使用方法如下: {<键1>:<值1> ...
最新文章
- 织梦cms php,织梦,cms,php,采集类
- 【技术干货】卷积神经网络中十大拍案叫绝的操作
- Centos7.5.1804永久生效修改主机名
- javaweb k8s_K8S微服务核心架构学习指南 ASP.NET Core微服务基于K8S 架构师必备Kubernetes教程...
- golang的一个简单小爬虫demo学习记录
- linux 邮件发送时间,Linux-No.04 Linux 设置定时任务发送邮件功能
- java中有关类的程序设计_《Java程序设计一》 1,设计课程类及类中包含的属性和方法....
- 若依如何配置允许跨域访问?
- OpenCV中的内存泄露问题(cvLoadImage,cvCloneImage)【转】
- 多线程,多进程使用场景
- java编译成exe_java编译成exe
- 最新黑马内部视频+相关配套学习资料
- 矩阵快速幂 求解斐波那契数列的快速算法
- MP2315高频同步整流降压x芯片电路原理图
- the7主题中文版升级到v.6.7.1(2018年7月27日)
- 安装idea社区版并开发JavaWeb项目
- cdr怎么新建和删除图层
- 团队协助 开源项目_几款研发团队协作工具对比
- 使用 Nginx 提供 DDNS 服务(中篇)
- ORA-01653 无法在表空间扩展的解决办法 -- 增加表空间大小或给表空间增加数据文件