本文将在结合手写数字识别项目 深入理解多层感知机（Multi-Layer Perceptron）的基础上深化细节的解释，查漏补缺，而并不像之前那样拘泥于理解。思考题答案前文提到10个数字应该只需要4个输出神经元足矣，为何设计10个，是否会涉及到效率与性能问题呢？答案有些经验主义：你都试试嘛！在这个特别的问题上，数据表明10个神经元的输出层准确度较高。至于深层的原因，前文已经提到过我们想让每个...
今天我们要学习逻辑回归，首先粗略了解一下逻辑回归的概念。逻辑回归我们不妨先看一个线性回归模型：$ y=ax+b $，显然，线性回归中不做限制地情况下输入和...
今天学习的是用一组各类花费与盈利呈线性关系的数据集训练多元线性回归模型，感觉这一系列教程涉及的全是代码和实现，原理方面牵涉的很少，看来要私下补一下。第1步：数据预处理导入库import pandas as pd import numpy as np导入数据集dataset = pd.read_csv('50_Startups.csv') X = dataset.iloc[ : , :-1]....
在Python中import语句可以说是必不可少的语句，但往往用起来我总是分不清import那几种到底有什么区别，总结于此，以备查阅。import最简单的...
在没有CNN以及更加先进的神经网络的时代，多层感知机（下文简称MLP）是图像识别、图像分类比较传统的方法之一。尽管这类方法出现于上世纪八九十年代，但不妨碍我们对其进行进一步学习。（小声说：微积分还是几百年前的呢……）参考：Using neural nets to recognize handwritten digits本文结合通过MNIST手写数字识别项目的实现 了解多层感知机（MLP）的小...