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    python 9行 神经网络

    的搜索结果
  • 《python 与数据挖掘 》 一 导读

    前  言为什么要写本书?Python是什么? Python是一种带有动态语义的、解释性的、面向对象的高级编程语言。其高级内置数据结构,结合动态类型和动态绑定,使其对于敏捷软件开发非常具有吸引力。同时,Python作为脚本型(胶水)语言连接现有的组件也十分高效。Python语法简洁,可读性强,从而能...

    文章 华章计算机 2017-05-02 2295浏览量

  • 流行AI框架和库的优缺点比较

    人工智能已经存在很长时间,然而,由于这一领域的巨大发展,近年来它已成为一个流行语。人工智能曾经被称为一个书呆子和天才领域,但由于各种库和框架的发展,它已成为一个友好的IT领域,更多的人开始了他们的人工智能之旅。 在这篇文章中,我们将研究人工智能的高质量库的优点和缺点,以及它们的一些特点。 1. T...

    文章 【方向】 2018-01-27 7475浏览量

  • 《Python数据分析与挖掘实战》一2.3 Python数据分析工具

    本节书摘来自华章出版社《Python数据分析与挖掘实战》一书中的第2章,第2.3节,作者 张良均 王路 谭立云 苏剑林,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看 2.3 Python数据分析工具 Python本身的数据分析功能不强,需要安装一些第三方扩展库来增强它的能力。本书用到的库...

    文章 华章计算机 2017-05-02 3377浏览量

  • Python为什么流行?Python代码能实现哪些有趣的功能

    python究竟有多强大?Python代码能实现哪些功能?众所周知,Python入门简单、功能强大,是人工智能时代最佳的编程语言。但很多人好奇Python究竟有多强大,为什么那么受欢迎?下面就来给大家揭晓答案,看一下一行Python代码究竟能实现哪些功能! Python为什么流行?Python代...

    文章 诸葛青云h 2019-06-15 1825浏览量

  • 有前途的人工智能大数据分析相关职业:Python数据科学入门之路

    为什么学习Python数据科学? Python是数据科学职业所需的宝贵技能之一。Python是数据科学的首选编程语言。 2016年,它超越了R on Kaggle,这是数据科学竞赛的首选平台。 2017年,它在KDNuggets对数据科学家最常用工具的年度调查中取代了R. 2018年,66%的数...

    文章 python人工智能命理 2019-02-14 4119浏览量

  • 100行Python代码理解深度学习关键概念:从头构建恶性肿瘤检测网络

    在构建乳腺癌预测神经网络过程中,我们主要分为3大部分: 1.用Python从零开始创建一个神经网络,并使用梯度下降算法训练模型。 2.在该神经网络中使用威斯康星乳腺癌数据集,根据9种不同的特征,预测肿瘤是良性还是恶性的。 3.探索反向传播和梯度下降算法的工作原理。 在这个领域中,有很多大牛都通过视...

    文章 【方向】 2019-03-18 7198浏览量

  • Coding and Paper Letter(三)

    版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/ESA_DSQ/article/details/80978373 资源整理。 1 Coding: 2 ...

    文章 胖胖雕 2018-07-09 1116浏览量

  • 值得收藏的45个Python优质资源(附链接)

    热门资源博客 Mybridge AI 比较了18000个关于Python的项目,并从中精选出45个最具竞争力的项目。我们进行了翻译,在此一并送上。 这份清单中包括了各不相同的20个主题,以及一些资深程序员分享使用Python的经验,值得收藏。Mybridge AI 的排名结合了内部机器评估的内容质...

    文章 技术小能手 2018-02-11 9503浏览量

  • 关于TensorFlow你需要了解的9件事

    本文对近期在旧金山举办的谷歌 Cloud Next大会上有关TensorFlow的一些特点进行了总结。   1、它是一个强大的机器学习框架 TensorFlow是一个基于数据流图的机器学习框架,它是Google Brain的第二代机器学习系统,常被应用于各种感知、语言理解、语音识别、图像识别等...

    文章 【方向】 2018-08-24 2235浏览量

  • 28款GitHub最流行的开源机器学习项目(一):TensorFlow排榜首

    现在机器学习逐渐成为行业热门,经过二十几年的发展,机器学习目前也有了十分广泛的应用,如:数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人等方面。云栖社区特意翻译整理了目前GitHub上最受欢迎的28款开源的机器学习项目,以供开发...

    文章 readygo 2016-04-18 31784浏览量

  • TensorFlow和Caffe、MXNet、Keras等其他深度学习框架的对比

    Google 近日发布了 TensorFlow 1.0 候选版,这第一个稳定版将是深度学习框架发展中的里程碑的一步。自 TensorFlow 于 2015 年底正式开源,距今已有一年多,这期间 TensorFlow 不断给人以惊喜。在这一年多时间,TensorFlow 已从初入深度学习框架大战的新...

    文章 玄学酱 2017-08-02 1975浏览量

  • 带你读《Python3智能数据分析快速入门》之一:Python概述

    智能系统与技术丛书点击查看第二章点击查看第三章Python3智能数据分析快速入门 李明江 张良均 周东平 张尚佳 著 第1章 Python概述人工智能已成为当今世界上最受人瞩目的领域之一。各大公司纷纷在人工智能领域展开角逐,Google、Facebook、Amazon都已经在这个领域里取得了令人...

    文章 温柔的养猫人 2019-11-08 775浏览量

  • 精选10大机器学习开源项目 !(附链接)

    本文推荐的10大机器学习开源项目是由Mybridge从250个机器学习开源项目中挑选出来的,Github平均star为1385,主题包含:Tensorflow, Augmentation, AlphaGo Zero, NSynth, Deep Neuroevolution, Person Bloc...

    文章 技术小能手 2018-05-04 3017浏览量

  • 带你读《Python机器学习》之二:Python与数据科学

    点击查看第一章点击查看第三章 第2章 Python与数据科学 2.1 Python概述 2017年12月5日,第四届世界互联网大会在浙江省乌镇圆满闭幕。大会吸引了各界的目光,而人工智能几乎成为整个大会的焦点,各行各业的“大佬”都在谈论着AI的未来。不难发现,人工智能将是未来发展的趋势,作为人工智能...

    文章 温柔的养猫人 2019-11-16 389浏览量

  • 深度增强学习实践:让Python小程序玩一款游戏,来训练神经网络

    我们这里要简要介绍一下增强学习(RL)——一种为了提高玩游戏效率的训练程序的通用技术。我们的目标是解释其实际实现:我们讲述一些基本理论,然后走马观花地看一下为玩《战舰》游戏而训练神经网络的最小python程序。 导言 增强学习[RL]技术是一种可用于提高效玩游戏效率的学习算法。与督导机器学习[ML...

    文章 readygo 2016-10-21 18503浏览量

  • 用 Python 做机器学习不得不收藏的重要库

    本文为 AI 研习社编译的技术博客,原标题 : Essential libraries for Machine Learning in Python 作者 | Shubhi Asthana 翻译 | 就2 校对 | 就2        整理 | 菠萝妹 原文链接: ...

    文章 雷锋网 2019-01-04 113浏览量

  • 干货 | 五个给机器学习和数据科学入门者的学习建议

    两年前,我开始在网上自学机器学习,并且通过 YouTube 和博客分享了我的学习过程。我并不知道我在做什么,在决定开始学习机器学习之前我从没写过代码。 当人们发现我的作品,他们通常会私信并提问。我不一定知道所有的答案,但我会尽量回复。人们最常问的问题是:「该从哪开始?」,其次是:「我需要多少数学基...

    文章 wzymaster 2019-11-28 1301浏览量

  • 资源 | 机器学习必知的15大框架,欢迎补充!

    机器学习工程师是开发产品和构建算法团队中的一部分,并确保其可靠、快速和成规模地工作。他们和数据科学家密切合作来了解理论知识和行业应用。数据专家和机器学习工程师的主要区别是: ● 机器学习工程师构建、开发和维护机器学习系统的产品。● 数据专家进行调查研究形成有关于机器学习项目的想法,然后分析来理解机...

    文章 技术小能手 2018-09-05 979浏览量

  • TensorFlow上手要点都总结在这儿了,你还有理由偷懒吗?

    Steven Dufresne:在90年代我开始写神经网络软件。TensorFlow开源后,一直十分渴望用它搭建一些有趣的东西。  谷歌的人工智能系统是现在的新热点。当TensorFlow可以被安装在树莓派上,操作变得非常容易。在上面我很快就搭建了一个二进制神经网络。这篇文章中,我将把经验分享给大...

    文章 玄学酱 2017-08-02 1419浏览量

  • 程序员技术进阶手册(二)

    这次AI浪潮大火有三个原因:一是大数据的发展,二是计算能力的提高,三是深度学习的兴起。作为程序员,我们应该对深度学习多加关心。深度学习的概念源于人工神经网络的研究,如果追溯深度学习的概念还是要回到2006年Hinton那篇论文,基于深信度网(DNB)提出非监督贪心逐层训练算法,未解决深层结构相关的...

    文章 【方向】 2018-02-18 12774浏览量

  • 【AI玩跳一跳终极奥义】首个端到端神经网络,看AI在玩游戏时注意什么

    微信跳一跳自发布以来,迅速成为人们茶余饭后的休闲利器,同时也演变成了各路程序员的竞技场。程序员们争先开发出各种牛逼外挂,把小游戏玩出了新的境界。 然而,目前出来的各种外挂版本,大多采用传统的方法来实现,比如使用传统计算机视觉的颜色,边缘检测等方法来寻找棋子的位置。虽然已能够在游戏中取得较好分数,但...

    文章 技术小能手 2018-01-11 2778浏览量

  • 带你读《Python数据分析与数据化运营(第2版)》之一:Python和数据化运营

    点击查看第二章点击查看第三章Python数据分析与数据化运营(第2版) 宋天龙 著 第1章 Python和数据化运营 数据化运营是提高利润、降低成本、优化运营效率、最大化企业财务回报的必要课题。Python作为数据科学界的关键工具之一,几乎可以应用于所有数据化运营分析和实践的场景。本章将首先介绍...

    文章 温柔的养猫人 2019-11-08 1201浏览量

  • 天龙八步 第二弹:8步从Python白丁到专家,从基础到深度学习

    如果你想做一个数据科学家,或者作为一个数据科学家你想扩展自己的工具和知识库,那么,你来对地方了。 这篇文章的目的,是给刚开始使用Python进行数据分析的人,指明一条全面的Python学习路径。这条路径提供了用Python进行数据分析的必要步骤的一个全面概述。如果你已经有了一些基础,或者不需要所...

    文章 小旋风柴进 2017-05-02 1057浏览量

  • Theano 中文文档 0.9 - 7.1.2 NumPy新手

    7.1.2 NumPy新手 译者:Python 文档协作翻译小组,原文:NumPy refresher。 本文以 CC BY-NC-SA 4.0 协议发布,转载请保留作者署名和文章出处。 Python 文档协作翻译小组人手紧缺,有兴趣的朋友可以加入我们,完全公益性质。交...

    文章 apachecn_飞龙 2017-02-12 832浏览量

  • 百度实时语音转换技术 DeepVocie;谷歌 Python Fire 等| AI 研习社周刊

    █开发工具 微软发布 Azure Stack  第三技术预览版本 Azure Stack 是微软为大型企业客户开发,在本地部署的数据中心运行私有云或混合云的服务。其正式版本预计于今年年中推出。3 月 1 日,微软公布了它的第三个技术预览版本。 微软副总裁 Mike Neil 强调,Azure ...

    文章 玄学酱 2017-08-02 1142浏览量

  • LSTM之父最新力作:手把手教你训练一个有世界观的AI赛车手 | 论文+代码

    LSTM之父Jürgen Schmidhuber再发新作! 这一次,他借鉴了人类认知世界的模式,为机器建造了一个世界观模型。 诸多证据表明,人脑为了处理日常生活中的海量信息,学会了对这些时空信息作出抽象化的处理。借此,我们能够在面对周遭复杂的信息时,进行迅速而准确的分析。而我们在当前所“看”到的...

    文章 技术小能手 2018-05-28 1042浏览量

  • 年度回顾:2018年度机器学习50大热门网文

           新的一年新气象,总结过去一年,展望新的一年。站在巨人的肩膀上前行,肯定会事半功倍。因此,本文从2018年1月至12月期间挑选出近22,000篇机器学习文章,并进行比较,以挑选出能够提升2019年数据科学技能的前50名文章。       从概率上讲,这是一个极具竞争力的列表,概率仅为5...

    文章 【方向】 2019-01-01 3341浏览量

  • 机器学习必知的15大框架

    机器学习工程师是开发产品和构建算法团队中的一部分,并确保其可靠、快速和成规模地工作。他们和数据科学家密切合作来了解理论知识和行业应用。数据专家和机器学习工程师的主要区别是: ·机器学习工程师构建、开发和维护机器学习系统的产品。 ·数据专家进行调查研究形成有关于机器学习项目的想法,然后分析来理解机器...

    文章 【方向】 2017-12-05 36516浏览量

  • 独家 | 教你在R中使用Keras和TensorFlow构建深度学习模型

    引言: 在R和Python之间如何进行选择一直是一个热议的话题。机器学习世界也被不同语言偏好所划分。但是随着深度学习的盛行,天平逐渐向Python倾斜,因为截至目前为止Python具有大量R所没有的深度学习的资源库和框架。 我个人从R转到Python是因为我想更加深入机器学习的领域,而仅仅使用...

    文章 行者武松 2017-09-01 1763浏览量

  • 超干货|使用Keras和CNN构建分类器(内含代码和讲解)

    为了让文章不那么枯燥,我构建了一个精灵图鉴数据集(Pokedex)这都是一些受欢迎的精灵图。我们在已经准备好的图像数据集上,使用Keras库训练一个卷积神经网络(CNN)。 深度学习数据集 上图是来自我们的精灵图鉴深度学习数据集中的合成图样本。我的目标是使用Keras库和深度学习训练一个CNN,...

    文章 【方向】 2018-04-24 10000浏览量

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