[python] 深度学习基础------人工神经网络实现鸢尾花分类(四)
Tensorflow的相关函数强制tensor转换为该数据类型:tf.cast (张量名,dtype=数据类型)计算张量维度上元素的最小值:tf.reduce_min (张量名)计算张量维度上元素的最大值:tf.reduce_max (张量名)举例:x1 = tf.constant ([1., 2., 3.], dtype=tf.float64) print(x1) x2 = tf.cast .....
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[python] 深度学习基础------人工神经网络实现鸢尾花分类(三)
张量相关知识简介张量(Tensor):多维数组(列表)阶:张量的维数张量可以表示0阶到n阶数组(列表)如图:0阶张量叫做标量 表示的是一个单独的数 如123。Tensorflow中的Tensor就是张量,是多维数组(列表)。阶表示张量的维数。1阶张量叫做向量 表示的是一个一维数组 比如列表[1,2,3] 2阶张量叫做矩阵 表....
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[python] 深度学习基础------人工神经网络实现鸢尾花分类(二)
具体实现过程:定义特征和标签我们看一下具体的实现过程,用神经网络实现鸢尾花的分类,输入数据是1行4列的数据,通过一个神经网络,输出是每一个种类的可能性大小,这个神经网络里的每一个具有计算功能的粉色小球,就是一个神经元介绍MP模型1943年,英国 物理学家麦卡洛克 和 数学家皮茨 这两个人就给出了神经元的计算模型,称之为MP模型,MP模型是每一个输入特征乘以线上的权重,求和,再通过一个非线性函数输....
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[python] 深度学习基础------人工神经网络实现鸢尾花分类(一)
人工智能主流是连结主义人工智能主要有三个学派行为主义:行为主义是基于控制论的,是在构建感知、动作的控制系统。理解行为主义有个很好的例子:就是让机器人单脚站立,通过感知要摔倒的方向,控制两只手的动作,保持身体的平衡,这就构建了一个感知、动作的控制系统,是典型的行为主义。符号主义符号主义是基于算数逻辑的,是基于表达式的,求解问题时,先把问题描述为表达式,在求解表达式如果你在求解某个问题时,可以用条件....
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朴素贝叶斯分类-西瓜分类 python
算法思想——基于概率的预测贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法。对分类任务来说,在所有相关概率都已知的情况下,贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的标记类别。理论基础贝叶斯定理这个定理解决了现实生活中经常遇到的问题:已知某条件概率,如何得到两个时间交换后的概率,也就是已知 P(B∣A) 的情况下如何求得 P(B∣A)条件概率P(B∣A):事件B已经发生的情况下,事件A发生的....

用Python解决海量数据的分类汇总~一键化办公的神器
现实的创作来源于生活的灵感!项目引入昨天突然发现有一个比较头疼的问题,有一份数据是某一个学校的寝室数据,有不同的维度的分类,总的数据大概有4000数据,需要进行分类,然后按照不同分类维度进行表格制作,最后生成8个文件夹,每个文件夹里面有24个表格,这个就是我们这一个程序的最终实现功能。如果我们用Excel筛选需要点很多次,而且需要几个人的配合工作,这样就比较的费力,那么作为数据分析的Python....

ZZULIOJ-1066,字符分类统计(Python)
题目描述:输入一行字符,以回车符作为输入结束的标志。统计其中英文字母、数字字符和其他字符的个数。 输入: 多个字符,以回车符结束,回车符不作为有效字符。有效字符个数不超过100。 输出: 输出分3行,格式见输出样例。 样例输入: Abse 4+5*3=? 样例输出: letter:4digit:3other:5 程序代码: s=input() a=b=c=0 for ch....
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