K近邻法(k-nearest neighbors,KNN) K近邻法(k-nearest neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法了，在我们平常的生活中也会不自主的应用。比如，我们判断一个人的人品，只需要观察他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出了。这里就运用了KNN的思想。KNN方法既可以做分类，也可以做回归，这点和决策树算法相同。 KNN做回归和分类的主要区别在于最后做预测
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2024-03-27 17:51:54
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从这篇博客开始机器学习最大的一块——分类（有监督学习），并以KNN做为开篇。（当然KNN也可用做回归）K近邻(K-nearst neighbors, KNN)是一种基本的机器学习算法，所谓k近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。比如：判断一个人的人品，只需要观察与他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出，即“近朱者赤，近墨者黑”；KNN算法既可以应用于分类
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2024-03-26 18:16:23
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代码段，就是独立段落的R代码，每段代码必须有唯一的标签 行内代码，嵌入文字的小代码 局部选项，在代码段上方的<<>>=标记里设置 全局选项，用opts_chunk$set()设置，它对所有文档格式都通用（包括Rnw以及后面要介绍的Rhtml、Rmd等）opts_chunk$set(echo = FALSE, fig.height = 4) 选项让我们可以非常灵活地控制代码
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2023-06-14 18:44:36
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DNN全连接层（线性层）计算公式：y = w * x + b W和b是参与训练的参数 W的维度决定了隐含层输出的维度，一般称为隐单元个数（hidden size） b是偏差值（本文没考虑） 举例： 输入：x （维度1 x 3） 隐含层1：w（维度3 x 5） 隐含层2: w（维度5 x 2）个人思想如下：比如说如上图，我们有输入层是3个，中间层是5个，输出层要求是2个。利用线性代数，输入是【1×3
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2023-08-16 20:07:53
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Keras之DNN：基于Keras(sigmoid+linear+mse+predict)利用DNN实现回归预测——DIY多分类数据集&预测新数据点目录输出结果实现代码输出结果实现代码# coding:utf-8Xa=[]Xb=[]for i in range(0,len(X)): Xa.app...
原创
2021-06-15 20:59:44
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基于DNN-HMM的语音识别声学模型结构如下图所示，与传统的基于GMM-HMM的声学模型相比，唯一不同点在于用DNN替换了GMM来对输入语音信号的观察概率进行建模。DNN与GMM相比具有如下优点：DNN不需要对声学特征所服从的分布进行假设；DNN的输入可以采用连续的拼接帧，因而可以更好地利用上下文的信息；DNN的训练过程可以采用随机优化算法来实现，而不是采用传统的批优化算法，因此当训练数据规模较大
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2023-10-28 13:14:51
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深度神经网络（Deep Neural Networks， 以下简称DNN）是深度学习的基础，而要理解DNN，首先我们要理解DNN模型，下面我们就对DNN的模型与前向传播算法做一个总结。 1. 从感知机到神经网络 在感知机原理小结中，我们介绍过感知机的模型，它是一个有若干输入和一个输出的模型，如下图: 输出和输入之间学习到一个线性关系，得到中间输出结果： 接着
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2024-08-09 17:33:49
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DNN技术与Python的结合正日益成为深度学习领域的一个热门话题。通过使用DNN（深度神经网络），开发者能够轻松地处理复杂的数据任务，尤其是在图像识别、自然语言处理等领域。本文将探讨如何有效运用DNN代码与Python解决问题，并详细分析其技术原理和应用案例。
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### 背景描述
在2010年代中期，DNN技术逐渐成熟。在此期间，很多开发者使用Python作为主要编程语言，构建深度学
首先，将以前安装失败的虚拟环境删除conda env remove -n tensorflow随后，新建一个虚拟环境等等conda create -n tensorflow-cpu python=3.6
conda activate tensorflow-cpu
pip install tensorflow==1.14.0
#推荐使用pip安装keras：
pip install keras==
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2023-05-31 12:54:47
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Keras之DNN：基于Keras(sigmoid+linear+mse+predict)利用DNN实现回归预测——DIY多分类数据集&预测新数据点目录输出结果实现代码输出结果实现代码# coding:utf-8Xa=[]Xb=[]for i in range(0,len(X)): Xa.app...
原创
2022-04-22 17:11:34
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1.概述循环神经网络是一种能对序列数据进行精确建模的有力工具。实际上，循环神经网络的理论计算能力是图灵完备的。自然语言是一种典型的序列数据（词序列），近年来，循环神经网络及其变体在自然语言处理的多个领域，如语言模型、句法解析、语义角色标注（或一般的序列标注）、语义表示、图文生成、对话、机器翻译等任务上均表现优异甚至成为目前效果最好的方法。 图为只有一层的rnn网络，循环神经网
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2023-07-30 09:55:24
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# Python实现深度神经网络（DNN）
深度神经网络（DNN）是机器学习和人工智能领域中的关键技术。它们通过层级结构处理和理解复杂数据，近年来在图像处理、自然语言处理和其他领域取得了显著的成功。本文将介绍如何使用Python实现一个简单的DNN，并通过代码示例深入探讨其基本原理。
## 什么是深度神经网络
深度神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。它们的主要组成单元是神经元，神经元通过权
# DNN Python 源码实现指南
在当今的开发环境中，深度学习和神经网络已经成为很多应用程序的核心部分。而DNN（Deep Neural Network，深度神经网络）则是实现这些功能的关键之一。对于刚入行的小白来说，实现一个简单的DNN可能看起来有些复杂，但其实只需几个步骤就可以完成。本篇文章将带您逐步了解如何实现DNN的Python源码。
## 流程概述
在实现DNN的过程中，我们
**文章题目：如何实现 Python DNN Forward**
## 引言
在深度学习领域，DNN（深度神经网络）是一种非常重要的模型，用于解决各种复杂的问题。在本文中，我将向你介绍如何实现 Python DNN Forward。首先，我会给你展示整个实现的流程图，然后逐步介绍每一步需要做什么，并附上相应的代码和注释。
## 流程图
以下是实现 Python DNN Forward 的流程图
原创
2023-08-26 08:35:59
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感谢中国人民大学的胡鹤老师，人工智能课程讲的很有深度，与时俱进由于深度神经网络（DNN）层数很多，每次训练都是逐层由后至前传递。传递项<1，梯度可能变得非常小趋于0，以此来训练网络几乎不会有什么变化，即vanishing gradients problem；或者>1梯度非常大，以此修正网络会不断震荡，无法形成一个收敛网络。因而DNN的训练中可以形成很多tricks。。1、初始化权重起初
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2023-09-14 18:35:32
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# 实现 Python Keras
## 简介
在本文中，我将教你如何使用Python编写Keras代码。Keras是一个高级神经网络API，可以在TensorFlow、CNTK或Theano等底层框架上运行。我们将按照以下步骤逐步指导你完成实现。
## 整体流程
在开始之前，让我们先来看一下实现Python Keras的整体流程。下表展示了我们将要采取的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2023-09-18 04:59:14
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在这个循序渐进的Keras教程中，您将学习如何使用Python构建卷积神经网络。我们将训练一个手写数字识别分类器，其在著名的MNIST数据集上将具有超过99％的准确率。指南适用于对应用深度学习感兴趣的初学者。我们的目标是向您介绍Python中构建神经网络的最流行、最强大的库之一。 本教程中我们将忽略大部分理论和数学知识，当然我们也会指出学习获取这些知识所需的资源。开始之前为什么是KerasKer
文章目录1.关于Keras2.Keras的模块结构3.使用Keras搭建一个神经网络4. 主要概念5.第一个示例下载网站数据注意1.关于Keras 1）简介 Keras是由纯python编写的基于theano/tensorflow的深度学习框架。 Keras是一个高层神经网络API，支持快速实验，能够把你的idea迅速转换为结果，如果有如下需求，可以...
原创
2021-07-31 11:05:31
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参考：刘志瑛《Tensorflow+Pytorch深度学习从算法到实战》网络搭建的过程： 整体网络训练的过程：搭建框架——编译——训练——评估——预测/使用使用keras搭建基本步骤核心代码实例import keras
from keras.layers import Conv2D,MaxPooling2D,Flatten,Dense,Dropout
from keras.models impor
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2023-08-30 09:40:09
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本文主要介绍了win10安装Anaconda+tensorflow2.0-CPU+keras教程，主要针对本人在安装keras时h5py会报错的情况的安装方式，如果有相同问题可参考。一、安装Anaconda1、下载安装Anaconda。（本人安装的是Anaconda3-5.3.0-Windows-x86_64.exe：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ana
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2023-07-01 22:50:18
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