机器学习入门 源码
机器学习 取自Coursera课程 (效果与在jupyter notebook上查看一样) 1 Numpy的Python基础知识 1.1用numpy构建基本功能 * Sigmoid function, np.exp() * Sigmoid gradient * Reshaping arrays * Normalizing rows * Broadcasting and the softmax function 1.2向量化 * Implement the L1 and L2 loss functions 2使用神经网络心态进行Logistic回
文件列表
machine-learning-getting-start-master.zip
(预估有个65文件)
machine-learning-getting-start-master
01-Python_Basics_With_Numpy.ipynb
31KB
05-Deep_Neural_Network_Application.ipynb
603KB
images
imvector.png
198KB
image2.png
151KB
LogReg_kiank.png
187KB
mn_backward.png
218KB
tiger.jpg
13KB
Sigmoid.png
67KB
暂无评论