随笔分类 - language：Python
摘要：1. 深层神经网络（Deep L-layer neural network ） 2. 前向传播和反向传播（Forward and backward propagation） 3. 总结 4. 深层网络中的前向传播（Forward propagation in a Deep Network) 向量化实
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摘要：# Print accuracy predictions = predict(parameters, X) # (np.dot(Y, predictions.T) + np.dot(1 - Y, 1 - predictions.T)) / Y.size print ("Accuracy: {} %".format(100 - np.mean(abs(predictions - Y)) * 10...
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摘要：1. 线性代数中矩阵乘法: np.dot() 1. 线性代数中矩阵乘法: np.dot() 1. 线性代数中矩阵乘法: np.dot() import numpy as np # 2 x 3 matrix1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 3 x 2
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摘要：import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import sklearn import sklearn.datasets import sklearn.linear_model def plot_decision_boundary(model, X, y): # Set min and max values and give i...
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摘要：contour和contourf 绘制三维图 其中前两个参数x和y：两个等长一维数组 第三个参数z： 二维数组（表示平面点xi, yi映射的函数值）。 由于contourf可以填充等高线之间的空隙颜色，呈现出区域的分划状，所以很多分类机器学习模型的可视化常会借助其展现。 参考：https://blo
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摘要：np.c_给numpy数组添加列 np.r_给numpy数组添加行 ravel(): 将多维数组降成一维, 返回的是视图
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摘要：Y改成Y.reshape(400)
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摘要：Planar data classification with one hidden layer 你会学习到如何： 用单隐层实现一个二分类神经网络 使用一个非线性激励函数，如 tanh 计算交叉熵的损失值 实现前向传播和后向传播 1 - Packages(导入包) 需要导入的包： numpy：Pyt
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摘要：我们使用（keepdims = True）来确保 A.shape 是（4,1）而不是（4，），它使我们的代码更加严格。容易减少深度学习中代码bug
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摘要：rates = [0.01, 0.001, 0.0001] models = {} costs = np.array([[0.7, 0.9, 0.4, 0.6, 0.4, 0.3, 0.2, 0.1], [0.7, 0.65, 0.64, 0.63, 0.62, 0.61, 0.60, 0.59], [0.7, 0.6,...
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摘要：import numpy as np x = np.array([[[0], [1], [2]]]) print(x.shape) d = np.squeeze(x) # 从数组的形状中删除单维条目，即把shape中为1的维度去掉 print(d.shape)
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摘要：一、map/reduce map map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable，map将传入的函数依次 作用到序列的每个元素，并把结果作为新的Iterator返回。 reduce reduce把 结果 继续 和序列 的 下一个元素 做 累积计算 str > int filter()
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摘要：问题 1：在函数内部，针对参数使用 赋值语句，会不会影响调用函数时传递的 实参变量？ —— 不会！ 无论传递的参数是 可变 还是 不可变 只要 针对参数 使用 赋值语句，会在 函数内部 修改 局部变量的引用，不会影响到 外部变量的引用 问题 2：如果传递的参数是 可变类型，在函数内部，使用 方法 修
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摘要：02. 可变和不可变类型 不可变类型，内存中的数据不允许被修改： 数字类型 int , bool , float , complex , long(2.x) 字符串 str 元组 tuple 可变类型，内存中的数据可以被修改： 列表 list 字典 dict 不可变类型，内存中的数据不允许被修改：
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摘要：目标 列表元组 字典 字符串 公共方法 变量高级 01. 列表 02. 元组 03. 字典 04. 字符串 1）判断类型 - 9 2) 查找和替换 - 7 3) 大小写转换 - 5 4) 文本对齐 - 3 5) 去除空白字符 - 3 6) 拆分和连接 - 5 5.1 Python 内置函数 5.3
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摘要：读入的数据是：福尔摩斯探案，6mb这样...... 输出NWORDS:
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摘要：以下均为自己看视频做的笔记，自用，侵删！ （p(h): 先验概率） 贝叶斯拼写检查器实现 In [1]: import re, collections def words(text): return re.findall('[a-z]+', text.lower()) def train(featu
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摘要：import random import urllib from urllib import request import os ######################################################### # 参数设置 wsp = 'DouziOOXX' # 打开连接 def url_open(url): req = urllib.reques...
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摘要：论一只爬虫的自我修养 URL的一般格式(带括号[]的为可选项): protocol://hostname[:port]/path/[;parameters][?query]#fragment URL由三部分组成: 第一部分是协议: http、https、ftp、file、ed2k.... 第二部分是
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