用Python实现出来的机器学习算法都是什么样子呢? 前两期线性回归及逻辑回归项目已发布(见文末链接),今天来讲讲BP神经网络. BP神经网络 全部代码 https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python/blob/master/NeuralNetwok/NeuralNetwork.py 神经网络model 先介绍个三层的神经网络,如下图所示 输入层(input layer)有三个units( 为补上的bias,通常设为1) 表示第j层的第i个

经过一个多月的努力,终于完成了BP网络,参考的资料为: 1.Training feed-forward networks with the Marquardt algorithm 2.The Levenberg-Marquardt method for nonlinear least squares curve-fitting problems 3.Neural Network Design 4.http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFL

git 1. 版本控制 是否依稀记得你的毕业论文? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 毕业论文_初稿.doc 毕业论文_修改1.doc 毕业论文_修改2.doc 毕业论文_修改3.doc 毕业论文_完整版1.doc 毕业论文_完整版2.doc 毕业论文_完整版3.doc 毕业论文_最终版1.doc 毕业论文_最终版2.doc 毕业论文_死也不改版.doc ... 是否还记得老师让你重新自己写的项目? 1 2 3 4 5 blog1 blog2 blog3 blog4 ... 以上是

BP算法是神经网络的基础,也是最重要的部分.由于误差反向传播的过程中,可能会出现梯度消失或者爆炸,所以需要调整损失函数.在LSTM中,通过sigmoid来实现三个门来解决记忆问题,用tensorflow实现的过程中,需要进行梯度修剪操作,以防止梯度爆炸.RNN的BPTT算法同样存在着这样的问题,所以步数超过5步以后,记忆效果大大下降.LSTM的效果能够支持到30多步数,太长了也不行.如果要求更长的记忆,或者考虑更多的上下文,可以把多个句子的LSTM输出组合起来作为另一个LSTM的输入.下面上传用

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

第 0001 题:做为 Apple Store App 独立开发者,你要搞限时促销,为你的应用生成激活码(或者优惠券),使用 Python 如何生成 200 个激活码(或者优惠券)? import random def gen_activate_code(length=8): activate_code_list = [] for i in range(10): activate_code_list.append(str(i)) for i in range(65,91): activate_c

GitHub上星星数量最多的项目 """ most_popular.py 查看GitHub上获得星星最多的项目都是用什么语言写的 """ import requests import pygal # 在GitHub的repositories中搜索获得星星最多的项目 url = 'https://api.github.com/search/repositories?q=language:&sort=stars' # 获取数据 r = req

转自:https://www.jianshu.com/p/4b30e1dd2252 common_funcs.py import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def sigmoid(x): return 1/(1+np.exp(-x)) def softmax(a): exp_a = np.exp(a) sum_exp_a = np.sum(exp_a) y = exp_a / sum_exp_a return y def cross_

mylib.py #encoding=utf-8 import os import include from include import * TABLESPACE_NAME='D:\\mysql_data\\test\\t.ibd' VARIABLE_FIELD_COUNT = 1 NULL_FIELD_COUNT = 0 class myargv(object): def __init__(self, argv): self.argv = argv self.parms = {} self.

操作系统:Mac OS / Linux 工具集: 1.Pelican--基于Python的静态网页生成器 2.马克飞象--Evernote出的Markdown文本编辑器 3.GoDaddy--域名供应商 4.DNSPod--提供免费域名解析注册服务 5.Github Pages--Github为每个注册用户提供300M的站点空间 6.Python--Pelican工具需要Python运行环境 7.Google Analytics--谷歌站点数据监测分析工具 8.Google Custom Sea

20 个顶尖的 Python 机器学习开源项目 机器学习 2015-06-08 22:44:30 发布 您的评价: 0.0 收藏 1收藏 我们在Github上的贡献者和提交者之中检查了用Python语言进行机器学习的开源项目,并挑选出最受欢迎和最活跃的项目.” 图1:在GitHub上用Python语言机器学习的项目,图中颜色所对应的Bob, Iepy, Nilearn, 和NuPIC拥有最高的价值. 1. Scikit-learn www.github.com/scikit-learn/scik

现在机器学习逐渐成为行业热门,经过二十几年的发展,机器学习目前也有了十分广泛的应用,如:数据挖掘.计算机视觉.自然语言处理.生物特征识别.搜索引擎.医学诊断.DNA序列测序.语音和手写识别.战略游戏和机器人等方面. 翻译整理了目前GitHub上最受欢迎的28款开源的机器学习项目,以供开发者参考使用. 1. TensorFlow TensorFlow 是谷歌发布的第二代机器学习系统.据谷歌宣称,在部分基准测试中,TensorFlow的处理速度比第一代的DistBelief加快了2倍之多.具体的讲,

机器学习的发展可以追溯到1959年,有着丰富的历史.这个领域也正在以前所未有的速度进化.在之前的一篇文章中,我们讨论过为什么通用人工智能领域即将要爆发.有兴趣入坑ML的小伙伴不要拖延了,时不我待! 在今年秋季开始准备博士项目的时候,我已经精选了一些有关机器学习和NLP的优质网络资源.一般我会找一个有意思的教程或者视频,再由此找到三四个,甚至更多的教程或者视频.猛回头,发现标收藏夹又多了20个资源待我学习(推荐提升效率工具Tab Bundler). 找到超过25个有关ML的"小抄"后,我

1.python向c语言写数据 1) 先将接收端编译成一个共享链接库gcc/arm-linux-gnueabihf-gcc -o bluetooth_proxy.so -shared -fPIC bluetooth_proxy.c bluetooth_proxy.c #include <stdio.h> struct bluetooth_t{ int status; ]; }; int bluetooth_proxy_cb(struct bluetooth_t bluetooth) { pri

这是搭建个人博客系统系列文章的最后一篇,如果你是从第一篇一路跟下来的,那么恭喜你,即将完成整个博客网站的搭建.OK,话不多说,开始我们的收官之战. 不知你想过没有,如果我们的文章少,一眼看完整个目录,那么还好.但是如果日积月累几年下来,我们的文章增加到 100+ 以上,那么不管是你博主,还是访问用户,如何去快速找到所需的文章呢.这时我们就需要用到搜索了. 还有就是我们的文章最终是要让其他人看的,而不是我们自娱自乐.除了到各大平台引流到自己的博客系统外,最好让搜索引擎也收录我们的文章.常用的搜索引

0.Python是什么? Python是一种解释型语言.但是跟C和C的衍生语言不同,Python代码在运行之前不需要编译.其他解释型语言还包括PHP和Ruby. Python是动态类型语言,指的是在声明变量时,不需要说明变量的类型.可以直接编写类似x=111和x="Hello World"这样的代码,程序不会报错. Python是一门强类型语言,是指不容忍隐式的类型转换,比如字符串类型的数字和整型的数字进行比较不会成立. Python非常适合面向对象的编程(OOP),因为它支持通过组合

如果你看一下 新的 Datadog Agent,你可能会注意到大部分代码库是用 Go 编写的,尽管我们用来收集指标的检查仍然是用 Python 编写的.这大概是因为 Datadog Agent 是一个 嵌入了 CPython 解释器的普通 Go 二进制文件,可以在任何时候按需执行 Python 代码.这个过程通过抽象层来透明化,使得你可以编写惯用的 Go 代码而底层运行的是 Python. 视频 在 Go 应用程序中嵌入 Python 的原因有很多: 它在过渡期间很有用:可以逐步将现有 Pyth

/** * Sample React Native App * https://github.com/facebook/react-native */ 'use strict'; var React = require('react-native'); var { AppRegistry, StyleSheet, Text, Image, View, TextInput, ListView, } = React; var GIT_URL = 'https://api.github.com/sea

用的昨天刚接触到的库,在windows下通过paramiko来登录linux系统并执行了几个命令,基本算是初试成功,后面会接着学习的. 代码: >>> import paramiko >>> ssh = paramiko.SSHClient()>>> ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())>>> ssh.connect('10.104.6.8',usernam

1.续行符\ 三引号.().{}.[]中的内容不需要续行符 2.空格缩进 优选空格作为缩进,不要用tab,这是因为不同操作系统下tab对应的空格不一样,而python是通过严格的空格来控制语句块的. 3.标识符中的下划线 (1)以一个下划线开始的标识符:_func() 不能通过from module import * 语句导入 (2)前后双下划线的标识符:__init__() 为特殊方法保留的 (3)前面双下划线的标识符:__add() 实现类的私有成员,即private属性 4.字符编码 字符

2.1 BP神经网络基本原理 BP网络模型处理信息的基本原理是:输入信号Xi通过中间节点(隐层点)作用于输出节点,经过非线形变换,产生输出信号Yk,网络训练的每一个样本包含输入向量X和期望输出量t,网络输出值Y与期望输出值t之间的偏差,通过调整输入节点与隐层节点的联接强度取值Wij和隐层节点与输出节点之间的联接强度Tjk以及阈值,使误差沿梯度方向下降,经过重复学习训练,确定与最小误差相相应的网络參数(权值和阈值),训练即告停止.此时经过训练的神经网络即能对相似样本的输入信息,自行处理输出误差最小