qq_26915707的博客

《TensorFlow+Keras深度学习人工智能实践》阅读笔记深度学习以大量矩阵模拟神经元的工作方式。矩阵运算特性：单一运算简单，但是需要大量运算，适合并行计算。机器学习：      1.训练数据由features和label组成      2.机器学习两个阶段：训练，预测      3.分类：有监督的学习，无监督的学习，增强式学习。深度学习：      1.通常有一...

《TensorFlow+keras深度学习人工智能实践应用》读书笔记21.创建Keras程序，下载并读取MINIST数据#导入keras相关模块import numpy as npimport pandas as pdfrom keras.utils import np_utilsnp.random.seed(10)#导入MNIST模块from keras.datasets...

上一篇完成“多层感知器模型”，本篇使用模型做识别。1.进行数据预处理，上一篇有做。包括：  feature预处理（将28x28的数字图形以reshape转换成784个float数）  label预处理（将实际数字进行One-Hot Encoding）2.建立Sequential模型from keras.models import Sequentialfrom keras.l...

看书结合python实现的博客学习： 李航《统计学习方法》第二章——用Python实现感知器模型（MNIST数据集） 李航《统计学习方法》第三章——用Python实现KNN算法（MNIST数据集） 李航《统计学习方法》第四章——用Python实现朴素贝叶斯分类器（MNIST数据集） 李航《统计学习方法》第五章——用Python实现决策树（MNIST数据集） ...