GitHub

Python实践深度学习

1.使用python源码完成机器学习中的分类、回归、聚类和降维功能。

2.使用sklearn完成机器学习中的分类、回归、聚类和降维功能。

3.使用Tensorflow 和keras 完成深度学习。

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 77 Commits
1.10反向传播算法		1.10反向传播算法
1.11使用sklearn实现神经网络		1.11使用sklearn实现神经网络
1.13支持向量机		1.13支持向量机
1.7建构神经网络		1.7建构神经网络
1.8执行学习算法		1.8执行学习算法
1.9训练神经网络		1.9训练神经网络
2.3 TensorFlow基础		2.3 TensorFlow基础
2.6 安装keras		2.6 安装keras
2.7 使用类神经网络建立客户流失预测模型		2.7 使用类神经网络建立客户流失预测模型
2.8使用不同优化器进行比较		2.8使用不同优化器进行比较
2.9 评估、调参、优化人工神经网络		2.9 评估、调参、优化人工神经网络
3.5利用卷积神经网络实践手写数字识别		3.5利用卷积神经网络实践手写数字识别
现代算法/模拟退火法求最短路径问题		现代算法/模拟退火法求最短路径问题
3.2 卷积特征提取.md		3.2 卷积特征提取.md
README.md		README.md
pycharm说明.md		pycharm说明.md
python import导入说明.md		python import导入说明.md
python综合范例.py		python综合范例.py
使用几种方式创建字典.py		使用几种方式创建字典.py

Provide feedback