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[机器学习实战札记] NumPy基础
编程算法
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神经网络
深度学习
<<机器学习实战>>一书非常注重实践，对每个算法的实现和使用示例都提供了python实现。在阅读代码的过程中，发现对NumPy有一定的了解有助于理解代码。特别是NumPy中的数组和矩阵，对于初次使用者而言，有点难以理解。下面就总结一下NumPy基础知识。
云水木石
2019-07-02
543
0
一步步构建卷积模型
卷积神经网络
numpy
在这个编程练习中，我们将使用numpy实现卷积(CONV)层和池化(POOL)层。
云水木石
2019-07-01
552
0
Neural Network Basics习题解析
python
numpy
卷积神经网络
神经网络
昨天做完卷积神经网络习题，感觉自己都弄懂了，但到编程环节，却感觉无从下手，勉强参照示例代码完成编程任务，提交了好几次都没有通过，倍受打击。简单总结了一下原因：
云水木石
2019-07-01
600
0
Python中的向量化编程
numpy
python
深度学习
在Andrew Ng的<< Machine Learning >>课程中，多次强调了使用向量化的形式进行编码，在深度学习课程中，甚至给出了编程原则：尽可能避免使用for循环而采用向量化形式。该课程采用的是matlab/octave语言，所擅长的方向正是数值计算，语言本身内置了对矩阵/向量的支持，比如：
云水木石
2019-07-01
2.2K
0
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