首先用Python实现简单地神经网络算法: import numpy as np # 定义tanh函数 def tanh(x): return np.tanh(x) # tanh函数的导数 def tan_deriv(x): return 1.0 - np.tanh(x) * np.tan(x) # sigmoid函数 def logistic(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) # sigmoid函数的导数 def logistic_derivative(x): r

作者:Lingfeng Ai链接:http://www.zhihu.com/question/24590883/answer/92420471来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. Awesome Python中文版来啦! 本文由 伯乐在线 - 艾凌风 翻译,Namco 校稿.未经许可,禁止转载!英文出处:github.com.欢迎加入翻译组. 原文链接:Python 资源大全1200+收藏,600+赞,别只顾着自己私藏呀朋友们 -------------

ZhuSuan 是建立在Tensorflow上的贝叶斯深层学习的 python 库. 与现有的主要针对监督任务设计的深度学习库不同,ZhuSuan 的特点是深入到贝叶斯推理中,从而支持各种生成模式:传统的分层贝叶斯模型和近代深层次的生成模式. 用 ZhuSuan ,用户可以享受深度学习的强大适合和多GPU培训,同时可以使用生成模型来模拟复杂世界,利用未标记的数据,通过执行原理贝叶斯推理来处理不确定性. 项目地址:https://github.com/thu-ml/zhusuan 文档地址:htt

原文链接:https://www.zhihu.com/question/24590883/answer/92420471 原文链接:Python 资源大全 ---------------- 这又是一个 Awesome XXX 系列的资源整理,由 vinta 发起和维护.内容包括:Web框架.网络爬虫.网络内容提取.模板引擎.数据库.数据可视化.图片处理.文本处理.自然语言处理.机器学习.日志.代码分析等. 伯乐在线已在 GitHub 上发起「Python 资源大全中文版」的整理.欢迎扩散.欢迎加

10000da.cnvboyule.cnjiaeidaypt.cn  在过去一年的研究中,OpenAI团队开源一个使用 MuJoCoengine开发的用于机器人模拟的高性能Python库.雷锋网了解到, 该Python库是OpenAI团队深入学习机器人研究的核心工具之一,现在该团队发布的是作为MuJoCo的主要版本的mujoco-py(Python 3 的 MuJoCo 绑定). Mujoco-py 1.50.1.0带来了许多新的功能和显着的性能提升.雷锋网获悉,新功能包括以下几点: 高效处理并

转载地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27350980 本文是一个精心设计的Python框架.库.软件和资源列表,是一个Awesome XXX系列的资源整理,由BigQuant整理加工而成,欢迎扩散.欢迎补充!对机器学习.深度学习在量化投资中应用感兴趣的朋友可以直接在BigQuant人工智能量化投资平台上开发策略~~~ 本文目录: 算法和设计模型 构建工具 缓存 代码分析 命令行工具 兼容性 计算机视觉 并发和并行 加密 数据分析 数据验证 数据可视化 数据框驱动

环境管理 管理 Python 版本和环境的工具 p – 非常简单的交互式 python 版本管理工具.pyenv – 简单的 Python 版本管理工具.Vex – 可以在虚拟环境中执行命令.virtualenv – 创建独立 Python 环境的工具.virtualenvwrapper– virtualenv 的一组扩展. 包管理 管理包和依赖的工具. pip – Python 包和依赖关系管理工具.pip-tools – 保证 Python 包依赖关系更新的一组工具.conda – 跨平台,

Python 是世界上发展最快的编程语言之一.它一次又一次地证明了自己在开发人员和跨行业的数据科学中的实用性.Python 及其机器学习库的整个生态系统使全世界的用户(无论新手或老手)都愿意选择它.Python 成功和受欢迎的原因之一是存在强大的库,这些库使 Python 极具创造力且运行快速.然而,使用 Pandas.Scikit-learn.Matplotlib 等常见库在解决一些特殊的数据问题时可能并不实用,本文介绍的这些非常见库可能更有帮助. WGET 提取数据,特别是从网络中提取数据是

库名称简介 Chardet字符编码探测器,可以自动检测文本.网页.xml的编码. colorama主要用来给文本添加各种颜色,并且非常简单易用. Prettytable主要用于在终端或浏览器端构建格式化的输出. 学习Python中有不明白推荐加入交流群                 号:516107834                 群里有志同道合的小伙伴,互帮互助,                 群里有不错的学习教程! difflib,[Python]标准库,计算文本差异 Levens

环境管理 管理 Python 版本和环境的工具 pyenv – 简单的 Python 版本管理工具. Vex – 可以在虚拟环境中执行命令. virtualenv – 创建独立 Python 环境的工具. virtualenvwrapper– virtualenv 的一组扩展. 包管理 管理包和依赖的工具. pip – Python 包和依赖关系管理工具. pip-tools – 保证 Python 包依赖关系更新的一组工具. conda – 跨平台,Python 二进制包管理工具. Curdl

1.3 Essential Python Libraries(一些重要的Python库) 如果不了解Python的数据生态,以及本书中即将用到的一些库,这里会做一个简单的介绍: Numpy 这里就不过多介绍了,下面给出一些链接可以参考.这个库太重要了,Python之所以能在科学计算上独领风骚很大程度上就是因为这个库.它还影响了另一个很有名的深度学习库,PyTorch. Wiki:NumPy Baidu:NumPy 使用 Python 进行科学计算:NumPy入门 NumPy用户指南 详情可见第4

偶然的机会翻到这篇文章,很全面,来源:  Python 资源大全中文版       哪些 Python 库让你相见恨晚? 环境管理 管理 Python 版本和环境的工具 p:非常简单的交互式 python 版本管理工具.官网 pyenv:简单的 Python 版本管理工具.官网 Vex:可以在虚拟环境中执行命令.官网 virtualenv:创建独立 Python 环境的工具.官网 virtualenvwrapper:virtualenv 的一组扩展.官网 包管理 管理包和依赖的工具. pip:P

这又是一个 Awesome XXX 系列的资源整理,由 vinta 发起和维护.内容包括:Web框架.网络爬虫.网络内容提取.模板引擎.数据库.数据可视化.图片处理.文本处理.自然语言处理.机器学习.日志.代码分析等. 伯乐在线已在 GitHub 上发起「Python 资源大全中文版」的整理.欢迎扩散.欢迎加入. GitHub - jobbole/awesome-python-cn: Python资源大全中文版,内容包括:Web框架.网络爬虫.网络内容提取.模板引擎.数据库.数据可视化.图片处理

2017年排名前15的数据科学python库 2017-05-22 Python程序员 Python程序员 Python程序员 微信号 pythonbuluo 功能介绍 最专业的Python社区,有每日推送,免费电子书,真人辅导,资源下载,各类工具.我已委托“维权骑士”(rightknights.com)为我的文章进行维权行动 Python部落(python.freelycode.com)组织翻译,禁止转载,欢迎转发. 最近几年,python在数据科学领域展现出极大的生命力.在这里,我们根据实践

我是 环境管理 管理 Python 版本和环境的工具 pyenv – 简单的 Python 版本管理工具. Vex – 可以在虚拟环境中执行命令. virtualenv – 创建独立 Python 环境的工具. virtualenvwrapper– virtualenv 的一组扩展. 包管理 管理包和依赖的工具. pip – Python 包和依赖关系管理工具. pip-tools – 保证 Python 包依赖关系更新的一组工具. conda – 跨平台,Python 二进制包管理工具. Cu

机器学习令人无比神往,但从事这个工作的人可能并不这么想. 机器学习的工作内容往往复杂枯燥又困难——通过大量重复工作进行提升必不可少: 汇总工作流及传输渠道.设置数据源以及在内部部署和云部署的资源之间来回分流. 所以使用工具提升你的工作效率实在很关键,而且像这样的工具越多越好. 好在你学的是Python,作为一门威力巨大的工具语言,Python可以给你提供足够的辅助工具,让你在大数据和机器学习项目中游刃有余. 唯一的问题在于Python海量的资源库让患有选择困难症的你难以取舍,因此糖豆贴心的给你找

核心库 1.NumPy 当我们用python来处理科学计算任务时,不可避免的要用到来自SciPy  Stack的帮助.SciPy Stack是一个专为python中科学计算而设计的软件包,注意不要将它与SciPy库搞混了,后者只是这个软件包中的一部分.接下来我们一块来看看这个软件包.通常这个软件包是非常大的,里面包含十几个库.但是,在这里我们将集中介绍最核心的库,尤其是最基础的. NumPy(表示Numerical  Python)是构建科学计算包最基础的库.它为python中n维数组和矩阵操作

使用这些库把 Python 变成一个科学数据分析和建模工具. Python 的许多特性,比如开发效率.代码可读性.速度等使之成为了数据科学爱好者的首选编程语言.对于想要升级应用程序功能的数据科学家和机器学习专家来说,Python 通常是最好的选择(比如,Andrey Bulezyuk 使用 Python 语言创造了一个优秀的机器学习应用程序). 由于 Python 的广泛使用,因此它拥有大量的库,使得数据科学家能够很容易地完成复杂的任务,而且不会遇到许多编码困难.下面列出 3 个用于数据科学的顶

环境管理 管理 Python 版本和环境的工具 p – 非常简单的交互式 python 版本管理工具. pyenv – 简单的 Python 版本管理工具. Vex – 可以在虚拟环境中执行命令. virtualenv – 创建独立 Python 环境的工具. virtualenvwrapper- virtualenv 的一组扩展. 包管理 管理包和依赖的工具. Python学习交流群571-799-375. pip – Python 包和依赖关系管理工具. pip-tools – 保证 Pyt

个属于我常用工具的Python库,我相信你看完之后也会觉得离不开它们.他们是: Requests.Kenneth Reitz写的最富盛名的http库.每个Python程序员都应该有它. Scrapy.如果你从事爬虫相关的工作,那么这个库也是必不可少的.用过它之后你就不会再想用别的同类库了. wxPython.Python的一个GUI(图形用户界面)工具.我主要用它替代tkinter.你一定会爱上它的. Pillow.它是PIL(Python图形库)的一个友好分支.对于用户比PIL更加友好,对于任

知乎用户,A European Swallow. 苇叶.Aran He.jerry等人赞同 补充三个有助于自动化日常工作的: sh:sh 1.08 — sh v1.08 documentation可以用 Python 函数的语法去调用 shell 命令,sh 之于 subprocess 类似 requests 之于 urllib2. Watchdog:Watchdog — watchdog 0.8.0 documentation监视文件系统改动. Path:API — path.py 5.2 d