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Keras入門

藍(lán)破碎 算法工程師
難度初級(jí)
時(shí)長(zhǎng) 2小時(shí)31分
學(xué)習(xí)人數(shù)
綜合評(píng)分9.60
23人評(píng)價(jià) 查看評(píng)價(jià)
9.6 內(nèi)容實(shí)用
9.2 簡(jiǎn)潔易懂
10.0 邏輯清晰
派森~哈哈散裝英語(yǔ)
在一個(gè)cell中(在command模式下)
1. 按下 y, 進(jìn)入Code;
2. 按下m, 進(jìn)入Markdown;
#線性分割前面產(chǎn)生的點(diǎn)
yn=np.zeros([N,1])

for i in range(N):
#point is blow line
if(f(xn[i,0])>=xn[i,1]):
yn[i]=1
plt.plot(xn[i,0],xn[i,1],'bo',markersize=12)
#point is above line
else:
yn[i]= -1
plt.plot(xn[i,0],xn[i,1],'go',markersize=12)
#產(chǎn)生新huabu
fig=plt.figure()
#獲取當(dāng)前畫布
figa=plt.gca()

#產(chǎn)生100個(gè)點(diǎn)
N=100
xn=np.random.rand(N,2)
x=np.linspace(0,1)

#隨機(jī)產(chǎn)生一條線
a=np.random.rand()
b=np.random.rand()
f=lambda x : a*x+b
plt.plot(x,f(x),'r')
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用來正常顯示中文標(biāo)簽
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用來正常顯示負(fù)號(hào)
plt.rcParams['figure.figsize']=(8.0,6.0)#生成圖的大小

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課程須知
1、Python編程基礎(chǔ) 2、線性代數(shù)基礎(chǔ)(非必須)
老師告訴你能學(xué)到什么?
1、什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2、為什么選用Keras,它和Tensorflow的關(guān)系是什么 3、感知機(jī),多層感知機(jī)MLP,深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DNN的關(guān)系及如何使用Keras進(jìn)行構(gòu)建 4、使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來構(gòu)造線性回歸、非線性回歸、多分類

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