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Keras入门

蓝破碎 算法工程师
难度初级
时长 2小时31分
学习人数
综合评分9.57
22人评价 查看评价
9.5 内容实用
9.2 简洁易懂
10.0 逻辑清晰
派森~哈哈散装英语
在一个cell中(在command模式下)
1. 按下 y, 进入Code;
2. 按下m, 进入Markdown;
#线性分割前面产生的点
yn=np.zeros([N,1])

for i in range(N):
#point is blow line
if(f(xn[i,0])>=xn[i,1]):
yn[i]=1
plt.plot(xn[i,0],xn[i,1],'bo',markersize=12)
#point is above line
else:
yn[i]= -1
plt.plot(xn[i,0],xn[i,1],'go',markersize=12)
#产生新huabu
fig=plt.figure()
#获取当前画布
figa=plt.gca()

#产生100个点
N=100
xn=np.random.rand(N,2)
x=np.linspace(0,1)

#随机产生一条线
a=np.random.rand()
b=np.random.rand()
f=lambda x : a*x+b
plt.plot(x,f(x),'r')
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号
plt.rcParams['figure.figsize']=(8.0,6.0)#生成图的大小
课程须知
1、Python编程基础 2、线性代数基础(非必须)
老师告诉你能学到什么?
1、什么是神经网络 2、为什么选用Keras,它和Tensorflow的关系是什么 3、感知机,多层感知机MLP,深度神经网络DNN的关系及如何使用Keras进行构建 4、使用神经网络来构造线性回归、非线性回归、多分类

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