世上有难事，只怕无心人。

目录1.tf.equal(x,y,name=None)2. tf.argmax(input, dimension, name=None)3. tf.cast(x,dtype,name=None)4. tf.reduce_mean(input_tensor,axis=None,keepdims=None,name=None,reduction_indices=None,keep_dims=None)1.tf.equal(x,y,name=None)概述： Returns...

 Pybrain学习笔记-2 Pybrain快速入门注：原创博文，转载请注明出处：http://blog.youkuaiyun.com/m0_37887016参考文档：http://www.pybrain.org/docs/index.html一、安装pybrain模块1.安装numpy2.安装scipy3.安装pybrain      Pybrain模块的安装首先依赖nump...

Python的pybrain模块是比较好用的神经网络建模工具包，其对有监督学习的数据有开源的处理模块，数据集的建立，网络的训练也十分便捷。当然它不仅仅适用于有监督的学习数据。总而言之，pybrain能够快速构建多种神经网络这一特性还是能给日后的工作带来方便。

在上一篇学习笔记中，我们已经看到如何使用buildNetwork创建网络，但是通过之前的代码发现所创建的神经网络过于简化，无法解决更复杂的问题，因此，我们现在将探讨如何从头开始创建网络。下面将使用PyBrain最基本的结构元素：FeedForwardNetwork类，并使用它的Module类和Connection类来创建前馈神经网络。有关RecurrentNetwork将在搞懂FeedForwardNetwork之后再进行研究。

Python存在各种各样的模块供用户使用，比如运算所需的numpy模块、scipy模块、爬虫用到的beautifulsoup、文本处理用到的jieba、gensim等等。作为一个Python初学者在安装各种工具包上面浪费不少时间，总结模块安装办法与经验如下：

通过前面的学习已经清楚了pybrain的基础模块功能，也学会了利用神经网络模型进行一些基本的数据操作，下面让我们正式实践一下，通过分类器深刻理解一下利用神经网络解决分类问题的整体流程。

Python3.6安装以及pycharm安装与激活 详细教程