作者有话说 最近学习了一下BP神经网络,写篇随笔记录一下得到的一些结果和代码,该随笔会比较简略,对一些简单的细节不加以说明. 目录 BP算法简要推导 应用实例 PYTHON代码 BP算法简要推导 该部分用一个$2\times3\times 2\times1$的神经网络为例简要说明BP算法的步骤. 向前计算输出 反向传播误差  权重更新  应用实例 鸢尾花数据集一共有150个样本,分为3个类别,每个样本有4个特征,(数据集链接:http://archive.ics.uci.edu/ml/datas

Python语言编写BP神经网络 2016年10月31日 16:42:44 ldy944758217 阅读数 3135   人工神经网络是一种经典的机器学习模型,随着深度学习的发展神经网络模型日益完善. 联想大家熟悉的回归问题, 神经网络模型实际上是根据训练样本创造出一个多维输入多维输出的函数, 并使用该函数进行预测, 网络的训练过程即为调节该函数参数提高预测精度的过程.神经网络要解决的问题与最小二乘法回归解决的问题并无根本性区别. 回归和分类是常用神经网络处理的两类问题, 如果你已经了解了神经

写在前面:本实验用到的图片均来自google图片,侵删! 实验介绍 用python手写一个简单bp神经网络,实现人脸的性别识别.由于本人的机器配置比较差,所以无法使用网上很红的人脸大数据数据集(如lfw数据集等等),所以我从google图片下载了一些中国明星的照片来作为本次实验的数据集. 训练数据集:5位中国的男明星(每个明星10张),6位中国的女明星(每个明星10张). 测试数据集:6张女生,6张男生 实验环境 win10 python3.5+opencv+dlib+PIL 说明:上面涉及到的

2019/4/23更新 下文中的正确率极高是建立在仅有50组训练数据的基础上的,十分不可靠.建议使用提供的另一个生成训练集的generate_all函数,能产生所有可能结果,更加可靠. 2019/4/20 二层BP神经网络 但是仍有部分在公式上的不明了,但是其运作方式还是很简单的,先简单解析我的代码 from createData import generate_data 是本次所解题目的训练集生成软件,generate_data(N)会返回两个数组,一个为N乘100的训练集及其对应的N乘1的结

IDE:jupyter 抽象程度可能不是那么高,以后再优化. 理论和代码实现的差距还是挺大的 数据集请查看 python构建bp神经网络(一个隐藏层)__1.数据可视化 部分代码预览 git上传.ipynb文件,并不能直接看,所以我上传了压缩包 注释都写的很详细,全部代码下载请查看码云

Python实现鸢尾花数据集分类问题——基于skearn的NaiveBayes 代码如下: # !/usr/bin/env python # encoding: utf-8 __author__ = 'Xiaolin Shen' from sklearn.naive_bayes import GaussianNB,BernoulliNB import numpy as np import pandas as pd from sklearn import preprocessing from sk

Python实现鸢尾花数据集分类问题——基于skearn的LogisticRegression 一. 逻辑回归 逻辑回归(Logistic Regression)是用于处理因变量为分类变量的回归问题,常见的是二分类或二项分布问题,也可以处理多分类问题,它实际上是属于一种分类方法. 概率p与因变量往往是非线性的,为了解决该类问题,我们引入了logit变换,使得logit(p)与自变量之  间存在线性相关的关系,逻辑回归模型定义如下: 1 #Sigmoid曲线: 2 import matplotli

Python实现鸢尾花数据集分类问题——基于skearn的SVM 代码如下: # !/usr/bin/env python # encoding: utf-8 __author__ = 'Xiaolin Shen' from sklearn import svm import numpy as np from sklearn import model_selection import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl from m

import seaborn as snsimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltsns.set_style('white',{'font.sans-serif':['simhei','Arial']})from sklearn.datasets import load_iris data = load_iris() #加载鸢尾花数据集tt = pd.DataFrame(data=data.data, columns=data.feat

引言:深入理解机器学习并全然看懂sklearn文档,须要较深厚的理论基础.可是.要将sklearn应用于实际的项目中,仅仅须要对机器学习理论有一个主要的掌握,就能够直接调用其API来完毕各种机器学习问题. 本文选自<全栈数据之门>.将向你介绍通过三个步骤来解决详细的机器学习问题. sklearn介绍 scikit-learn是Python语言开发的机器学习库.一般简称为sklearn.眼下算是通用机器学习算法库中实现得比較完好的库了. 其完好之处不仅在于实现的算法多.还包含大量详尽的文档和演示

注:关于支持向量机系列文章是借鉴大神的神作,加以自己的理解写成的:若对原作者有损请告知,我会及时处理.转载请标明来源. 序: 我在支持向量机系列中主要讲支持向量机的公式推导,第一部分讲到推出拉格朗日对偶函数的对偶因子α:第二部分是SMO算法对于对偶因子的求解:第三部分是核函数的原理与应用,讲核函数的推理及常用的核函数有哪些:第四部分是支持向量机的应用,按照机器学习实战的代码详细解读. 机器学习之支持向量机(一):支持向量机的公式推导 机器学习之支持向量机(二):SMO算法 机器学习之支持向量机(

转自:http://www.phpxs.com/post/4521 零基础情况下,学一门语言充实下自己,Python,简洁.优美.容易使用,是一个很好的选择.那么如何系统地自学Python呢? 有的人非常想学好Python,一方面被琐事纠缠,一直没能动手,另一方面,担心学习成本太高,心里默默敲着退堂鼓? 幸运的是,Python是一门初学者友好的编程语言,想要完全掌握它,你不必花上太多的时间和精力. Python的设计哲学之一就是简单易学,体现在两个方面: 语法简洁明了:相对Ruby和Perl,它

写在前面的话:关于数据结构与算法讲解的书籍很多,但是用python语言去实现的不是很多,最近有幸看到一本这样的书籍,由Brad Miller and David Ranum编写的<Problem Solving with Algorithms and Data Structures Using Python>,地址为:http://interactivepython.org/runestone/static/pythonds/index.html是英文的,写的不错,里面代码的实现也很详细,很多

发展历程: <selenium_webdriver(python)第一版>   将本博客中的这个系列整理为pdf文档,免费. <selenium_webdriver(python)第二版>    加入的单元测试框架unittest,用其组织和运行测试用例, 5元. <selenium_webdriver(python)第三版>    整合和HTML测试报告的生成,初步形成测试架构的雏形, 8元. <selenium2 python 自动化测试实战>    

课程名称:程序设计方法学 实验1:程序设计语言工具 时间:2015年10月21日星期三,第3.4节 地点:理工楼1#208 一.实验目的 1.深入理解程序设计语言及其几种常见的编程范型: 2.激发学生对编程语言的兴趣: 3.培养学生的自学能力. 二.实验内容 学习一门新的程序设计语言(不能是已经学习过的C\C#\C++\JAVA\PASCAL),通过使用该门语言编程,解决一个实际问题. 要求: 1.实验报告中应首先详细说明待解决的问题.你所使用的语言以及选择的开发环境: 2.实验报告中应附上完整

4.2.7. 去除控制字符:removeCtlChr Python语言总结4.2. 和字符串(str,unicode等)处理有关的函数Sidebar     Prev | Up | Next4.2.7. 去除控制字符:removeCtlChr 使得处理后的字符串,在XML都是合法的了. #------------------------------------------------------------------------------# remove control character

英文原文:https://www.paypal-engineering.com/2014/12/10/10-myths-of-enterprise-python/ 翻译原文:http://www.oschina.net/translate/10-myths-of-enterprise-python?p=3#comments 语言多元化是PayPal编程文化中一个重要的组成部分.在C++和Java长期流行的同时,更多的团队选择了JvaScript和Scala.同时,Braintree的收购也引入了

大家都知道Python语言是一种新兴的编程语言.1989年,Python就由Guido van Rossum发明.Python一直发展态势很好. 原因有几点:1.跨平台性好.Linux.Windows.MacOS.塞班…….2.快速易学.3.模块齐全. Python本身是一种面向对象的脚本语言.功能涉及到应用程序开发.网络编程.网站设计.图形界面编程等等,基本囊括众多应用.手机应用开发,电脑PC 程序开发,连Google也开始使用python作为其开发语言.很多编程比赛也开始接受python语言

基于python语言的tensorflow的‘端到端’的字符型验证码识别 1   Abstract 验证码(CAPTCHA)的诞生本身是为了自动区分 自然人 和 机器人 的一套公开方法, 但是近几年的人工智能技术的发展,传统的字符验证已经形同虚设. 所以,大家一方面研究和学习此代码时,另外一方面也要警惕自己的互联网系统的web安全问题. Keywords: 人工智能,Python,字符验证码,CAPTCHA,识别,tensorflow,CNN,深度学习 2   Introduction 全自动区

1.3.4使用 match()方法匹配字符串(第一次写博客,格式,述语有不当之处还请见谅)2018-05-08 Python 代码是以Jupyter Notebook编写的,主要写的是python3的代码,有不兼容之处还请见谅.本人小白,虽然之前自学过python语言的基础,但是学完之后感觉还是很模糊. 主要是将python核心编程书中的代码知识自己写一遍熟悉一下,加深理解.其中程序运行结果很简单,在程序代码中基本备注清楚. 首先,我们得知道match()函数的基本用法与作用: match()是

第2章  Python语言基础 2.1 Python语法特点 2.11注释 在Python中,通常包括3种类型的注释,分别是单行注释.多行注释和中文编码声明注释. 1.单行注释 在Python中,使用“#”作为单行注释的符号.从符号“#”开始知道换行为止,“#”后面所有的内容都作为注释的内容,并被Python编译器忽略. 语法如下: #  注释内容 单行注释可以放在要注释代码的前一行,也可以放在要注释代码的右侧.例如,下面的两种注释形式都是正确的. 第一种形式: # 要求输入身高,单位为m(米)