Fight_adu的博客

import numpy as np np.__version__ 运行结果: ‘1.20.3’ 1、Numpy.array 1.1 利用Numpy创建一个数组 创建一个从0~10的数组 nparr=np.array([i for i in range(10)]) nparr 运行结果: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 1.2 查看存储类型 dtype nparr.dtype #查看存储类型 运行结果: dtype(‘int32’) 1.3 创建指

激活函数: 1.softmax函数 在多分类中常用的激活函数，是基于逻辑回归的，常用在输出一层，将输出压缩在0~1之间，且保证所有元素和为1，表示输入值属于每个输出值的概率大小 2、Sigmoid函数 f(x)=11+e−x f(x)= \frac{1}{1+\\{e^{-x}}} f(x)=1+e−x1​ 3.tanh函数： 公式： tanh（x） 4.relu函数 公式： f(x)=max(0,x) 5.Leaky Relu函数 公式： {x,x>=0ex−1,x<0 \begin{cas

import matplotlib as mpl #导入具有画图功能的库 import matplotlib.pyplot as plt #matplotlib的子类 一个有命令风格的函数集合 %matplotlib inline import numpy as np #是Python的一种开源的数值计算扩展 用于处理矩阵 import pandas as pd import os import sys import time import sklearn import tensorflow as tf