11 2017 档案

摘要:1.3 浅层 logistic 神经网络 视频:第三周 浅层神经网络 整理:飞龙 普通的 logistic 可看做无隐层的神经网络。下面我们做出一个单隐层的神经网络,它本质上是 logistic 套着 logistic,所以也叫作多层 logistic。 我们的神经网络有三层,输入层,一个隐层,和输 阅读全文
posted @ 2017-11-24 22:32 绝不原创的飞龙 阅读(8) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:1.2 logistic 回归 视频:第二周 神经网络基础 整理:飞龙 logistic 回归属于广义线性回归。所谓广义线性回归,就是在线性回归的模型上加一些东西,使其适应不同的任务。 logitic 回归虽然名字里有回归,但是它解决的是二元分类问题。二元分类问题中,标签只有两个值。一个典型的二元分 阅读全文
posted @ 2017-11-24 22:30 绝不原创的飞龙 阅读(18) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:1.1 深度学习概论 视频:第一周 深度学习概论 整理:飞龙 什么是神经网络? “深度学习”指的是训练神经网络,有时候规模很大,那么神经网络究竟是什么呢?在这个视频中,我会讲些直观的基础知识。 我们从一个房价预测的例子开始。假设有一个六间房屋的数据集,已知房屋的面积,单位是平方英尺或平方米,以及房屋 阅读全文
posted @ 2017-11-24 22:27 绝不原创的飞龙 阅读(13) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:六、可视化 原文:Visualization 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 表格是一种组织和可视化数据的强大方式。然而,无论数据如何组织,数字的大型表格可能难以解释。 有时解释图片比数字容易得多。 在本章中,我们将开发一些数据分析的基本图形方法。 我们的数据源 阅读全文
posted @ 2017-11-18 21:13 绝不原创的飞龙 阅读(51) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:四、数据类型 原文:Data Types 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 每个值都有一个类型,内建的type函数返回任何表达式的结果的类型: type(3) int type(3/1) float 表达式的type是其最终值的类型。 所以,type函数永远不会表 阅读全文
posted @ 2017-11-18 21:07 绝不原创的飞龙 阅读(19) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:五、表格 原文:Tables 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 表格是表示数据集的基本对象类型。 表格可以用两种方式查看: 具名列的序列,每列都描述数据集中所有条目的一个方面,或者行的序列,每行都包含数据集中单个条目的所有信息。 为了使用表格,导入所有称为data 阅读全文
posted @ 2017-11-18 21:05 绝不原创的飞龙 阅读(111) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:一、数据科学 原文:Data Science 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 什么是数据科学 数据科学是通过探索,预测和推断,从大量不同的数据集中得出有用的结论。探索涉及识别信息中的规律。预测涉及使用我们所知道的信息,对我们希望知道的值作出知情的猜测。推断涉及量 阅读全文
posted @ 2017-11-11 21:30 绝不原创的飞龙 阅读(25) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:三、Python 编程 原文:Programming in Python 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 编程可以极大地提高我们收集和分析世界信息的能力,而这些信息又可以通过上一节所述的谨慎推理来发现。 在数据科学中,编写程序的目的是,指示计算机执行分析步骤。 阅读全文
posted @ 2017-11-11 21:23 绝不原创的飞龙 阅读(19) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:四、无标度网络 原文:Chapter 4 Scale-free networks 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 在本章中,我们将处理来自在线社交网络的数据,并使用 WS 图对其进行建模。WS 模型像数据一样,具有小世界网络的特点,但是与数据不同,它的节点到节点 阅读全文
posted @ 2017-11-05 10:44 绝不原创的飞龙 阅读(45) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:三、小世界图 原文:Chapter 3 Small world graphs 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 现实世界中的许多网络,包括社交网络在内,具有“小世界属性”,即节点之间的平均距离,以最短路径上的边数来衡量,远远小于预期。 在本章中,我介绍了斯坦利·米 阅读全文
posted @ 2017-11-03 01:39 绝不原创的飞龙 阅读(30) 评论(0) 推荐(0) 编辑

点击右上角即可分享
微信分享提示