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DL08 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 到目前為止我們默認數(shù)據(jù)都來自于某種分布， 并且所有樣本都是獨立同分布的 （independently and identicall...
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DL06 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural network，CNN）是一類強大的、為處理圖像數(shù)據(jù)而設(shè)計的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 基...
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DL05 深度學(xué)習計算深度學(xué)習計算 在本章中，我們將深入探索深度學(xué)習計算的關(guān)鍵組件， 即模型構(gòu)建、參數(shù)訪問與初始化、設(shè)計自定義層和塊、將模型讀寫到磁盤， 以及利用GP...
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DL04 多層感知機到這里，我們將第一次介紹真正的深度網(wǎng)絡(luò)。最簡單的深度網(wǎng)絡(luò)稱為多層感知機。多層感知機由多層神經(jīng)元組成，每一層與它的上一層相連，從中接收輸入；同時每...
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DL03 線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)線性回歸 回歸（regression）是能為一個或多個自變量與因變量之間關(guān)系建模的一類方法。在自然科學(xué)和社會科學(xué)領(lǐng)域，回歸經(jīng)常用來表示輸入和輸出...
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DL02 預(yù)備知識學(xué)習深度學(xué)習的預(yù)備知識 要學(xué)習深度學(xué)習，首先需要先掌握一些基本技能。所有機器學(xué)習方法都涉及從數(shù)據(jù)中提取信息。因此，我們先學(xué)習一些關(guān)于數(shù)據(jù)的實用技...
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DL01 遠程啟動jupyterlab詳細教程安裝jupyterlab并遠程啟動 上述修改完成后，可以在后臺窗口啟動jupyterlab 使用Mobaxterm的Tunneling功能進行端...
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深入淺出Pandas--Pandas分組聚合--分組
對應(yīng)書本第三部分第6章Pandas分組聚合第2節(jié) 分組對象 前文講到groupby方法最終輸出的是一個分組對象，DataFrameGroupBy...
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深入淺出Pandas--Pandas分組聚合--概述對應(yīng)書本第三部分第6章Pandas分組聚合第1節(jié) 對一個DataFrame按第一列進行了分組，分成A、B、C三個組，接著對各個組內(nèi)部全部進行了求...