愤怒的熊猫V

1.从最简单的神经网络基本开始 X=[x1,x2,x3]T，是一个三维的样本点 现在我们有一个4*3的权重矩阵W1 W1=[w11,w12,w13 w21,w22,w2...

金字塔下的小蜗牛

本节从神经网络的发展着手，依次介绍激活函数、前向算法、损失函数、反向传播算法以及PyTorch中的数据处理，最后使用PyTorch解决一个iris数据集上的多分类问题。通过本...

可乐还是百事好

一 介绍： 通过卷积神经网络对哈士奇、拉布拉多、金毛、柯基犬的数据集进行学习 ，训练出一个可以识别出这四种狗的品种的模型 。本文适合有mnist手写数字识别基础的读者观看 ，...

不会停的蜗牛

1. 高维组合特征的处理 什么是组合特征？ 将一阶离散特征两两组合，就可以构成二阶组合特征 例如，特征a有m个取值，特别b 有n个取值，将二者组合就有m*n个组成情况。这时需...

To_QT

视频来源：线性代数的本质 1. 点积究竟是什么？ 与相乘，几何意义是：在上投影的长度的长度。 当两个向量方向大致相同时，点积结果为正 当两个向量方向垂直，点积结果为0当两个向...