UP Lee博客

目录1 函数2 数组3  对象1 函数# 我们将函数视为机器，接受输入，做一些工作，然后弹出输出# 案例：def avg(x,y):    print("first input is", x)    print("second input is", y)    a=(x+y)/2.0   # 除以2.0告诉Python，我们坚持使用具有小数部分的数字，而不希望结...

AB矩阵相乘的结果AB矩阵的行：A的行数AB矩阵的列：B的列数所得结果行数为  numpy.dotnumpy.array()   这个是数组mat()   矩阵行数据1、数组&矩阵from numpy import *    a1=[1,2,3]  # 为list    a1=[[1,2,3],[2,3,4]]01  一维数组    a2=mat(a1)...

目录1、 输入权重计算2、与门的实现3、非门的实现4、或门的实现5、感知机可以实现与、或、非门的逻辑    6、阶跃函数的实现7、sigmoid 函数的实现8、阶跃函数和sigmoid函数相比较9、ReLU函数1、 输入权重计算import numpy as npx=np.array([0,1])  # s输入w=np.array([0.5,0.5...

目录1、神经网络：（Artifical Neural Network）2、MLP简介3、MLP方法4、MLP简单的二分类代码案例1、神经网络：（Artifical Neural Network）全程为人工神经网络，是一种模仿生物神经网络（大脑）的结构和功能的数学模型或计算机模型生物神经细胞;神经细胞是构成神经系统的基本单元，称为生物神经元，简称神经元# 简单神经...

1 Sequential参数model = Sequential() model.add(Dense(32, input_dim=78))解释：Sequential 的第一个关于输入数据shape的参数，后边的各个层则可以自动推到出中间数据的shape01 传递一个input_shape的关键字参数给第一层，如果填入None则表示此位置可能是任何正整数。数据的batch大小不应...

1、MNIST数据训练要点手写数字识别：01 像素：28*28=78402 标签：神经网络对图像进行分类，分配正确的标签，这些标签是0到9共10个数字中的一个，这意味着神经网络有10个输出层节点，每个节点对应一个可能得答案或标签，如果答案是“0”，输出吃呢个第一个节点激发而其余的输出节点则保持抑制状态。03 输出：试图让神经网络生成0和1的输出，对于激活函数而言是不可能的，这回导致...

1 参数的更新四种方法：见图01 随机梯度下降法：SGD使用参数的梯度，沿着梯度方向更新参数，并且重复这个步骤多次，从而逐渐靠近最优参数，这个过程称为随机梯度下降法 # 源代码class SGD：    def _init_(self,lr=0.01):        self.lr=lr                def update(self,para...

多种方案成单预测比较 1 背景和挖掘目标  基于关键的业务指标进行成单预测，对影响成单的因子了解2 分析步骤01 基于关键特征数据底表的分组处理02 关于机会、名片表的处理  基于业务逻辑或者数据表现进行分组，查看03 处理成单跨期导致的名片-成单的数据对应问题04 观察各关键指标对结果的影响大小，并选择有显著影响的特征05 利用均值原理计算成单06 Seque...