摘要：
序列：每个元素都分配一个数字作位置(索引)，0，1，2，3. . . 序列都可以进行的操作：索引，切片，加，乘，检查成员。此外，python中内置确定序列的长度以及确定最大和最小的元素的方法。 python有6个有序列的内置类型：最常见的有列表和元组。列表 [ ] ; 元组（） 创建列表=[ , , 阅读全文
摘要：
三原色：R , G , B.（RGB等混在一起是白色）之所以是这三种是因为研究发现人的视觉相关的神经部分对此三种颜色最敏感。 亮度：假设光是无色的，则它的属性仅仅是亮度或数值。（0黑-255白） 色调：人主观感知的主要颜色。 饱和度：相对的纯净度或一种颜色混合白光的数量。纯譜色（没有混入白光）是全饱 阅读全文
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数据集划分：train/dev/test 训练集、验证集、测试集三部分。（当没有测试集的时候，也把验证集叫做test sets）.训练集：训练算法模型。验证集：验证不同算法的表现情况，选择最佳算法模型。测试集：测试最好算法的实际表现，作为该算法的无偏估计。（泛化能力） 样本量<10000,6: 2： 阅读全文
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前向目的：得到输出值 （即） 后向目的：得到dz,dw,db（此处都是指dL/d...，损失函数对对应项的微分），进而得到梯度更新。（其中由于链式法则，dz,dw,db中都有y项） 权重w（a,b）: 维度a指本层的神经元个数，维度b指输入层X特征向量包含元素个数。 a=（z）, a：active 阅读全文
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3-1、为什么使用概率？ 概率论是用于表示不确定性陈述的数学框架，即它是对事物不确定性的度量。 在人工智能领域，我们主要以两种方式来使用概率论。首先，概率法则告诉我们AI系统应该如何推理，所以我们设计一些算法来计算或者近似由概率论导出的表达式。其次，我们可以用概率和统计从理论上分析我们提出的AI系统 阅读全文
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enumerate()是python的内置函数 enumerate在字典上是枚举、列举的意思 对于一个可迭代的（iterable）/可遍历的对象（如列表、字符串），enumerate将其组成一个索引序列，利用它可以同时获得索引和值 enumerate多用于在for循环中得到计数 例如对于一个seq， 阅读全文
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1 >>> pi = 3.141592653 2 >>> print('%10.3f' % pi) #字段宽10，精度3 3 3.142 4 5 >>> print('%-10.3f' % pi) #左对齐 6 3.142 7 8 >>> print("pi = %.*f" % (3,pi)) #用 阅读全文
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1 #self实际是类的实例 2 3 class A: 4 def func(self): 5 print(self) #指向的是类的实例 6 print(self.__class__) #指向的是类 7 8 a = A() 9 a.func() 10 #<__main__.A object at 阅读全文
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标量（scalar） 向量（vector）:一列数，即只有一列的矩阵。粗体的小写变量名称，比如 x. 可以把向量看成空间中的点，每个元素时不同坐标轴上的坐标。 矩阵（matrix）：二维数组。用加粗的大写字母表示A. (行row,列column). 矩阵和向量相乘用到了广播。 张量（tensor）： 阅读全文
摘要：
seaborn是基于DataFrame级的可视化。 matplotlib就是seaborn的底层。 1 import matplotlib.pyplot as plt 2 import numpy as np 3 import pandas as pd 4 import seaborn as sns 阅读全文