随笔分类 - 课程资料
摘要：白盒测试用例设计方法（语句覆盖、判定覆盖、条件覆盖、判定/条件覆盖、组合覆盖、路径覆盖、基本路径覆盖 语句覆盖：每条语句至少执行一次。判定覆盖：每个判定的所有可能结果至少出现一次。（又称“分支覆盖”）条件覆盖：每个条件的所有可能结果至少执行一次。判定/条件覆盖：一个判定中的每个条件的所有可能结果至少
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摘要：UML设计：类图说明及一步一步制作UML类图 什么是类图 UML类图是用来描述一个系统的静态结构。它既可以用于一般概念建模也可以用于细节建模。类包含了数据和行为，是面向对象的重要组成部分，它是具有相同属性、操作、关系的对象集合的总称。 UML类图也可以用于数据建模。它可以用来描述应用程序内部或和其他
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摘要：Keras实现简单BP神经网络 BP 神经网络的简单实现 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 from keras.models import Sequential #导入模型 from keras.layers.core import Dense #导入常用层 train_x,train_y
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摘要：Python Keras 报错AttributeError: 'Sequential' object has no attribute 'predict_classes'解决方法 本文文要介绍Python中，使用 Keras 执行yhat_classes = model.predict_classe
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摘要：keras中to_categorical函数解析 1.to_categorical的功能简单来说，to_categorical就是将类别向量转换为二进制（只有0和1）的矩阵类型表示。其表现为将原有的类别向量转换为独热编码的形式。先上代码看一下效果： from keras.utils.np_utils
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摘要：train_test_split 函数介绍 在机器学习中，我们通常将原始数据按照比例分割为“测试集”和“训练集”，从 sklearn.model_selection 中调用train_test_split 函数 简单用法如下： X_train,X_test, y_train, y_test =skl
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摘要：%matplotlib inline的作用 %matplotlib inline 是一个魔术命令（magic command），用于在 Jupyter Notebook 或 IPython 环境中显示 matplotlib 图形的内嵌设置。当使用 %matplotlib inline 命令时，它会告
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摘要：41.7%年化收益率 人工智能买股可以如此简单 学一门知识，充实自我 掌握一项工具，让生活更美好~今天flare老师教大家AI选股，轻松搭建一个年化收益40%的机器学习选股策略 —by flare zhao,转载请注明出处，原创不易，谢谢支持 话不多说，先看策略的最终表现： 2017年12月到201
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摘要：jupyter notebook 介绍 1.In[] 状态 1.1.前面无In[]，说明为非python状态 1.2 In[ ]编号为空,表示该cell尚未被执行 1.3 In[ ]中的数值为该cell的执行顺序,不是编 写顺序 1.4 In[ ]中的星号(*),表示该cell正在执行 1.5 同一
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摘要：【译】理解LSTM（通俗易懂版） 循环神经网络（Recurrent Neural Networks） 人对一个问题的思考不会完全从头开始。比如你在阅读本片文章的时，你会根据之前理解过的信息来理解下面看到的文字。在理解当前文字的时候，你并不会忘记之前看过的文字，从头思考当前文字的含义。 传统的神经网络
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摘要：对称关系，反对称关系，非对称关系 对称关系，symmetric：对所有的a,b: 如果(a,b)∈R，则(b,a)∈R,矩阵里主对角线以外的所有1关于主对角线对称，主对角线上的0，1可以随便取，不影响对称关系,可以写作即 反对称关系，antisymmetric：如果(a,b)∈R，且(b,a)∈R，
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摘要：BP神经网络模型：深入探究与应用 导言BP神经网络模型（Backpropagation Neural Network）是一种广泛应用于机器学习和人工智能领域的神经网络模型。它以其强大的非线性拟合能力和适应性而备受关注。1. BP神经网络模型原理1.1 神经网络基础在深入探讨BP神经网络模型之前，我们
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摘要：激活函数在神经网络中的作用有很多，主要作用是给神经网络提供非线性建模能力。如果没有激活函数，那么再多层的神经网络也只能处理线性可分问题。常用的激活函数有 sigmoid、 tanh、 relu、 softmax等。 1.1、sigmoid函数 sigmoid函数将输入变换为(0,1)上的输出。它将范
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摘要：Sigmoid函数求导 基础知识： Sigmoid函数： Sigmoid图形： 生成Sigmoid图形代码： import torch from d2l import torch as d2l %matplotlib inline x=torch.arange(-8.0,8.0,0.1,requir
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摘要：python实现BP神经网络进行预测和误差分析（附源代码） 反向传播算法也称为BP神经网络，是一种带有反馈的神经网络反向学习方法，它可以对神经网络的各层上的各个神经元的各个神经元之间的连接权重进行不断迭代修改，使神经网络将输入数据转换成期望的输出数据 BP神经网络的学习过程由正向传播和反向传播两部分
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摘要：Word2Vec Word2Vec 是 google 在2013年提出的词向量模型，通过 Word2Vec 可以用数值向量表示单词，且在向量空间中可以很好地衡量两个单词的相似性。 简述 我们知道，在使用神经网络处理数据的时候，神经网络只能处理数字向量或者矩阵，他不可能理解文本、图像本身。那么，图像是
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摘要：【词向量基础】：one-hot 词向量（word vector），也叫词嵌入（word embedding），是一种词表征形式，将词从符号形式映射为向量形式，渐渐演变成了一种知识表示的方法。将词语从符号表示形式转换为了向量表示形式，方便了机器对自然语言的计算，因此，词向量几乎成为了所有自然语言处理和
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