1. 机器学习的分类 (1)有监督学习(包括分类和回归) (2)无监督学习(包括聚类) (3)强化学习 2. 安装 (1)安装python (2)安装numpy >=1.6.1 (3)安装scipy >= 0.9 (4)安装scikit-learn, 使用命令pip install scikit-learn…

  一.Matplotlib[结果可视化] #import os #os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #添加一个神经层,定义添加神经层的函数 def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function = None): Weights =…

1. 安装步骤 (1)确保已经安装了python2或者python3 (2)安装numpy,python2使用pip2 install numpy, python3则使用pip3 install numpy (3)安装scipy,python2使用pip2 install scipy,python3则使用pip3 install scipy (4)安装keras,python2使用pip2 install keras,python3则使用pip3 install keras 如下结果: (ven…

1. 代码实现如下: #!/usr/bin/env python #! _*_ coding:UTF-8 _*_ # 导入numpy模块,因为numpy是常用的计算模块 import numpy as np # 导入theano的矢量 import theano.tensor as T # 导入theano的函数定义 from theano import function # 导入theano的结果的计算公式查看 from theano import pp if __name__ == "__m…

一.机器学习算法分类: 监督学习:提供数据和数据分类标签.--分类.回归 非监督学习:只提供数据,不提供标签. 半监督学习 强化学习:尝试各种手段,自己去适应环境和规则.总结经验利用反馈,不断提高算法质量 遗传算法:淘汰弱者,留下强者,进行繁衍和变异穿产生更好的算法. 二.选择机器学习算法和数据集 sklearn中有很多真实的数据集可以引入,也可以根据自己的需求自动生成多种数据集.对于数据集可以对其进行归一化处理. sklearn中的有着多种多样的算法,每一种算法都有其适用的场合.不同的属性和功…

1. 安装步骤 (1)安装python (2)安装xcode (3)使用macports现成包安装opencv (4)安装scipy 2. 安装实战 (1)已经安装好了python,并安装好了virtualenv (2)安装xcode 在Apple商店下载xcode并安装 然后使用xcode-select install安装命令行工具 (3)使用macports的现成包安装opencv sudo port selfupdate sudo port install opencv +python27…

1. MVC框架 MVC框架的核心思想是解耦,降低各功能之间的耦合性,方便重构代码 (1)低耦合,高内聚 (2)高可扩展性 (3)向后兼容 2. MVT框架 V(视图):核心处理,接受请求,调用模型获取数据,返回结果并调用模版显示 M(模型):数据库交互 T(模版):内容展示…

1.算法引入: #!/usr/bin/env python #! _*_ coding:UTF-8 _*_ from Queue import Queue import time que = Queue() time_begin = time.time() # 如果a+b+c=1000, 且a^2+b^2=c^2,a,b,c为自然数,求出a,b,c所有的组合 # 使用枚举法计算结果 for a in range(1001): for b in range(1001): for c in rang…

一.步骤: 导入包以及读取数据 设置参数 数据预处理 构建模型 编译模型 训练以及测试模型 二.代码: 1.导入包以及读取数据 #导入包 import numpy as np np.random.seed(1337) #设置之后每次执行代码,产生的随机数都一样 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data from keras.utils import np_utils from keras.models import Se…

一.步骤: 导入模块以及读取数据 数据预处理 构建模型 编译模型 训练模型 测试 二.代码: 导入模块以及读取数据 #导包 import numpy as np np.random.seed(1337) # from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils # 主要采用这个模块下的to_categorical函数,将该函数转成one_hot向量 from keras.models import Sequential…