python数据分析之numpy详细学习笔记
一、学习前的准备导入numpy库import numpy as np二、numpy原生数组的创建1、np.array()array()：创建一个数组2、np.eye()eye(N,M,K)：创建一个对角线为1的二维数组N：为输出的行数M：为输出的列数，默认与N相同K：可以理解为数值为1的对角线的偏移量，k为正，则向右移动，为负，则向左移动3、np.zeros()zeros()：创建一个用指定形状....
Numpy 优势| 学习笔记
开发者学堂课程【Python 科学计算库 NumPy 快速入门：Numpy 优势】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。课程地址：https://developer.aliyun.com/learning/course/605/detail/8815Numpy 优势内容简介：一、Numpy 介绍二、Ndarray 介绍三、Ndarray 与 Python 原生 list 运算效率对比四、....
深度学习笔记11：利用numpy搭建一个卷积神经网络
前两个笔记笔者集中探讨了卷积神经网络中的卷积原理，对于二维卷积和三维卷积的原理进行了深入的剖析，对 CNN 的卷积、池化、全连接、滤波器、感受野等关键概念进行了充分的理解。本节内容将继续秉承之前 DNN 的学习路线，在利用 Tensorflow 搭建神经网络之前，先尝试利用 numpy 手动搭建卷积神经网络，以期对卷积神经网络的卷积机制、前向传播和反向传播的原理和过程有更深刻的理解。 单步卷积.....
深度学习笔记1：利用numpy从零搭建一个神经网络
很多人说深度学习就是个黑箱子，把图像预处理之后丢进 tensorflow 就能出来预测结果，简单有效又省时省力。但正如我在上一篇推送中所说，如果你已是一名功力纯厚的深度学习工程师，这么做当然没问题。但我想大多数人也和我一样，都是走在学习深度学习的路上，一上来就上框架并没有什么特别不妥之处，但总归是对你理解深度学习的黑箱机制是了无裨益的。所以，我建议在学习深度学习的路上，从最简单的感知机开始写起，....
NumPy学习笔记（1）
1. 程序开头导入库 import numpy as np 2. 创建数组(ndarray) a = [1,2,3,4] aa = np.array(a)--------->生成一维数组 bb = np.array([a,a])----->生成二维数组 aa.shape bb.shape------------------>获得尺寸(2, 4) bb.shape...
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
NumPy学习笔记相关内容
大数据
大数据计算实践乐园，近距离学习前沿技术
+关注