futurn_hero的博客

当我们需要寻找数据中的趋势、模式或关系时，线性拟合和梯度下降是两个强大的工具。这两个概念在统计学、机器学习和数据科学领域都起着关键作用。本篇博客将介绍线性拟合和梯度下降的基本原理，以及它们在实际问题中的应用。

学习过程中保持积极的学习态度和耐心，机器学习和深度学习是复杂的领域，需要持续学习和实践。目标任务：使用深度学习框架搭建一个更复杂的神经网络，并在一个数据集上进行训练和测试。目标任务：使用深度学习算法构建一个简单的神经网络模型，并训练模型。尝试在学习过程中动手实践，通过编写代码来加深对算法和原理的理解。掌握数据预处理：学习数据清洗、特征选择和特征工程的基本方法。在学习过程中遇到问题及时查阅资料，或向论坛、社区寻求帮助。学习机器学习基础：了解机器学习的定义、分类和基本原理。每天定期复习前几天的内容，巩固知识。

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学习过程中保持积极的学习态度和耐心，机器学习和深度学习是复杂的领域，需要持续学习和实践。目标任务：使用深度学习框架搭建一个更复杂的神经网络，并在一个数据集上进行训练和测试。目标任务：使用深度学习算法构建一个简单的神经网络模型，并训练模型。尝试在学习过程中动手实践，通过编写代码来加深对算法和原理的理解。目标任务：使用机器学习算法对一个简单的数据集进行数据预处理。目标任务：使用监督学习算法对一个分类问题进行建模和训练。学习机器学习基础：了解机器学习的定义、分类和基本原理。每天定期复习前几天的内容，巩固知识。

轨迹优化 基于DRL实现通信资源调度和能源消耗论文背景问题建模算法实现论文背景问题建模算法实现论文已投，发表后更新

最近上手深度学习，整理下我的学习规划导师那里工作不多，每天有8个小时来进行学习我打算在两个个月（每天3-4小时）完成基本的框架学习，可以移植到我的论文中去。基础篇顺序学习如下：1.python教学（廖雪峰blog 或者 黑马程序员）2.还是推荐看莫烦的教程：Numpy & Pandas (莫烦 Python 数据处理教程)Matplotlib Python 画图教程 (莫烦Python)《利用Python进行数据分析》3…完成吴恩达机器学习课机器学习学习笔记4.完成吴恩

神经网络 （动态拟合函数）前言我用的是 tensorflow1.14 + spyder + python 3.5因为这里涉及到了session，对于tf 2.0版本的并不支持可以重新创建一个基于tf 1.14的虚拟环境成果展示最后成像是动态拟合展示，初始函数在神经网络中经过多次迭代，最终完成拟合。流程首先，导入三个模块import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt神经网络添加层设置