吴恩达深度学习神经网络基础编程作业Python Basics with Numpy

最新推荐文章于 2021-06-24 16:45:56 发布
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该博客围绕吴恩达神经网络基础作业展开，涉及Python中Numpy的基础知识运用，在信息技术领域，Numpy是数据处理和科学计算的重要工具，对神经网络学习有重要意义。

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吴恩达 深度学习 编程作业（1-2）- Python Basics with Numpy & Logistic Regression with a Neural Network mindset
大树先生的博客
09-21 7万+
Part 1：Python Basics with Numpy (optional assignment) Part 2： Logistic Regression with a Neural Network mindset
吴恩达深度学习笔记：神经网络的编程基础2.15-2.17
最新发布
weixin_43597208的博客
03-25 825
用一个 2 × 3的矩阵和一个 1 × 3 的矩阵相加，其泛化形式是 𝑚 × 𝑛 的矩阵和 1 × 𝑛的矩阵相加。这是一个不同食物(每 100g)中不同营养成分的卡路里含量表格，表格为 3 行 4 列，列表示不同的食物种类，从左至右依次为苹果，牛肉，鸡蛋，土豆。首先，按列求和，计算每种食物中（100g）三种营养成分总和，然后分别用不用营养成分的卡路里数量除以总和，计算百分比。axis 用来指明将要进行的运算是沿着哪个轴执行，在 numpy 中，0 轴是垂直的，也就是列，而 1 轴是水平的，也就是行。
吴恩达深度学习第一课第二周编程作业python
weixin_44476337的博客
06-16 267
Building basic functions with numpy import math def basic_sigmoid(x): s = 1/(1 + math.exp(-x)) return s basic_sigmoid(3) out:0.9525741268224334 import numpy as np # this means you can access numpy functions by writing np.function() instead of nump
1.深度学习练习：Python Basics with Numpy（选修）
10点43的博客
06-23 1095
本文节选自吴恩达老师《深度学习专项课程》编程作业，在此表示感谢。 课程链接：https://www.deeplearning.ai/deep-learning-specialization 目录 1-Building basic functions with numpy 1.1 - np.exp(),sigmoid function 1.2 - Sigmoid gradient 1...
C1W2：Python Basics with Numpy (optional assignment)
学习 & 分享 ~
04-06 843
python 版本：Python3 目标 学会使用 iPython Notebook 学会使用 numpy 的函数和对 numpy 矩阵或向量的操作 理解 python 中广播的概念 学会向量化计算代码 用 numpy 建立基本函数 numpy 是一个用于科学计算的包，这里学习几个重要的 numpy 函数，包括 np.exp，np.log，np.reshape，这些函数在以后的编码中会经常用到...
吴恩达深度学习作业小结之 Python Basics with Numpy
树莓派有点烫的博客
01-27 345
Python Basics with Numpy sigmoid function, np.exp() $ sigmoid(x) = \frac{1}{1+e^{-x}} $ s = 1 / (1 + np.exp(-x)) Sigmoid gradient KaTeX parse error: No such environment: align* at position 7: \...
Python Basics with Numpy
07-22
在吴恩达的机器学习课程中，Python和Numpy是基础工具，它们被用于构建和理解各种算法，如线性回归、逻辑回归、神经网络等。通过掌握Python的基础语法和Numpy的数组操作，学习者可以更有效地实现和理解复杂的模型。 ...
吴恩达 课后作业 深度学习系列1
06-12
总之，吴恩达的深度学习系列1课后作业涵盖了深度学习的基本元素，包括Python编程基础和Numpy操作，以及逻辑回归作为神经网络的初步认识。通过这两部分的作业，学生可以逐步建立起对深度学习框架的理解，并逐步提升...
吴恩达机器学习编程作业：Python实现与巩固练习
”以及所附标签如“机器学习、Python、吴恩达、编程作业、深度学习、算法实现、数据处理、模型训练、代码实践、学习巩固”等信息可以看出，该资源是一套面向初学者、特别是对Python语言尚不熟悉但希望深入掌握经典...
吴恩达深度学习python编程
11-07
吴恩达深度学习python编程，作业答案分享！吴恩达深度学习python编程，作业答案分享
吴恩达机器学习作业Python实现(神经网络)
05-07
吴恩达机器学习作业的Python实现，该部分是神经网络的作业，里面包含数据集和代码
吴恩达深度学习作业代码官方答案.pdf
12-03
吴恩达深度学习作业代码，包括全部作业代码Python实现，是官方的代码答案，包括所有的作业代码和讲解。
吴恩达 深度学习 编程作业（1-2.1）- Python Basics with Numpy
duanyuchen的博客
10-11 1300
Python Basics with Numpy (optional assignment) Welcome to your first assignment. This exercise gives you a brief introduction to Python. Even if you’ve used Python before, this will help familiarize y...
吴恩达深度学习课后作业ex1python实现
weixin_44476337的博客
06-24 188
知识点：单变量线性回归 问题：根据ex1data1.txt中的数据预测小吃店的利润。 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 注：numpy支持维度数组与矩阵运算，pandas用于数据分析，matplotlib可视化 # 读取数据 path = 'D:\python\机器学习\code\ex1\data\ex1data1.txt' # header=None 指定原始文件数据没有列索引 data = pd
吴恩达的深度学习 编程作业（1-2）- Python Basics with Numpy & Logistic Regression with a Neural Network mindset
Xchangjiang的博客
02-26 312
第一个神经网络算法 Logistic Regression 参考：https://blog.youkuaiyun.com/koala_tree/article/details/78057033 全代码 自用 Logistic Regression.py 理清楚这几个东西： x_orig（m, num_px, num_px, 3） m是x的个数 x (num_px * num_px ...
【吴恩达】【deplearning.ai】【编程作业笔记一】【python Basics with Numpy】
缇珞的博客
12-22 347
这是这门课程主要用到的numpy函数，即使你以前学过python也建议你能看看。这都在python 3下的jupyter notebook上运行的，如果你在python 2下运行，可能在后续内容得到与教程不一致的结果。我编写的目的是为了督促自己的学习，而且对于一些函数我是能多详细就多详细说明。 1  用numpy建立基础函数 1.1  sigmoid function，np.exp（） 在使...
吴恩达 深度学习 编程作业（1-2）- Python Basics with Numpy1
junchengberry的博客
05-03 391
import math import numpy as np Python Basics with Numpy (optional assignment) Welcome to your first assignment. This exercise gives you a brief introduction to Python. Even if you’ve used Pytho...
吴恩达《深度学习》课程作业总结——1.1 Python基础与numpy
littlezhan_的博客
09-21 704
深度学习课程作业总结
吴恩达深度学习课程卷积神经网络全周作业解析
知识点方面，以下内容将围绕深度学习、卷积神经网络以及Python编程在吴恩达课程作业中的应用进行详细阐述： 深度学习基础：深度学习是机器学习的一个子集，它利用多层神经网络模型来学习数据的表示。与传统算法相比...
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