循环神经网络实践
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机器学习常常需要fake数据,或者进行数据预处理,numpy是python科学计算的一把利器。
numpy
官方手册
,支持字母检索
常用方法:
生成数据:
arange: 生成一定范围内的数据
ones_like:生成与参数维度相同的数据
random模块:随机相关
np.random.shuffle:给一个ndarray做洗牌
数学计算:
exp:自然指数
sum:求和
numpy.linalg.norm
:求模
数据修改:
delete:从一个列表中删除
数据格式化:
vstack:转为纵向向量
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封面
简介
Lesson 1
Machine Learning to Deep Learning
Logistic Classification
Logistic Classification实践
Stochastic Optimization
Lesson 2
Deep Neural Network
Limit of Linear Model
Neural network
神经网络实践
优化神经网络:
Deep Network
深度神经网络实践
Lesson 3
Convolutional Networks
卷积神经网络实践
Lessson 4
Deep Models for Text and Sequence
循环神经网络实践
NumPy笔记
matplotlib笔记
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TensorFlow笔记