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python神经网络实现程序+数据集.zip
python神经网络实现程序+数据集.zip
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神经网络
人工智能
python
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一个最简单的神经网络的PY程序实现。有测试数据集和PY实现。
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神经网络BP 代码和数据集.zip
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5星 · 资源好评率100%
对应视频链接 https://www.bilibili.com/video/BV1AW41167C5?from=search&seid=3152056706450930654
神经网络数据集
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对于mtalab神经网络的 实现提供数据支持,实现神经网络算法
python搭建神经网络实现手写体识别源码+数据集
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用python搭建神经网络,详细代码步骤,入门机器学习和学习神经网络
python数据集
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python数据集 python数据集python数据集python数据集python数据集python数据集python数据集python数据集python数据集python数据集python数据集
python学习数据集集合
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python机器学习必用数据,包含fandango_scores.csv,titanic_train.csv,percent-bachelors-degrees-women-usa.csv,tips.csv,UNRATE.csv,train.csv,一站式供应,希望您喜欢~~~
神经网络预测天气的气温数据集
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神经网络预测天气的气温数据集,包括了:year,moth,day,week分别表示的具体的时间;temp_2:前天的最高温度值;temp_1:昨天的最高温度值;average:在历史中,每年这一天的平均最高温度值;actual:这就是我们的标签值了,当天的真实最高温度;friend:这列用不到暂不用管
神经网络实验报告
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5星 · 资源好评率100%
这是一个BP算法实验报告,是郑州大学的,大家可以参考下
基于BP神经网络的数据集训练和测试
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基于BP神经网络的IRIS数据集训练和测试,有完整的数据集和实现代码,直接运行即可得到结果,并显示,正确率,误差,迭代次数等参数
基于python的完整神经网络结构代码
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基于python的完整神经网络结构代码,可用于猫狗大战等,具有较好的泛化性能,包含9个部分的代码,老手新手皆可上手
python 机器学习实验报告
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5星 · 资源好评率100%
六个实验 线性回归 朴素贝叶斯和SVM 决策树 K-Means AdaBoost 神经网络 实验报告
python简单神经网络
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根据慕课网“机器学习-实现简单神经网络”编写的python代码,实验环境为anaconda python3.6,感知器算法进行分类,数据为网上的花瓣数据,100个样本
神经网络的43个源程序及数据
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《MATLAB神经网络43个案例分析》是在《MATLAB神经网络30个案例分析》的基础上出版的,部分章节涉及了常见的优化算法(遗传算法、粒子群算法等)与神经网络的结合问题。 《MATLAB神经网络43个案例分析》可作为高等学校相关专业学生本科毕业设计、研究生课题研究的参考书籍,亦可供相关专业教师教学参考。 《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章目录如下: 第1章 BP神经网络的数据分类
MNIST数据集csv.zip
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MNIST手写数字数据集的csv格式,通过代码转的。现成可用的文档,适用于机器学习入门的学生用来做实验。
Python 神经网络练习实例源码.rar
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收集一些Python 神经网络相关的练习源码,注释丰富,是一些学习Python时候自己完成的一个神经网络相关代码,或许对你有参考作用。可完成的功能有:简单神经网络实现自定义损失函数(利润最大化)、计算一个5层神经网络带L2正则化的损失函数,神经网络的优化、模拟神经网络迭代的轮数,动态控制衰减率,简单神经网络实现自定义损失函数,加入学习率的设置(指数衰减),加入L2正则化损失的实现,不包含隐层,获得
BP神经网络(马疝病数据集)
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python实现BP神经网络的源代码,以及使用的马疝病数据集,基于BP神经网络的IRIS数据集训练和测试,有完整的数据集和实现代码,直接运行即可得到结果,并显示,正确率,误差,迭代次数等参数
山东大学软件学院机器学习实验四 BP神经网络
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山东大学机器学习实验代码思路,没有套用框架的BP神经网络源码。输入数据是老师给的那个400*5000的数据集,这个神经网络在这个数据集的表现正确率基本为95左右。
神经网络深度学习+MNIST数字识别实验报告
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3星 · 编辑精心推荐
神经网络深度学习+MNIST数字识别实验报告,包含完整实验报告+代码实现
CIC-IDS-2017加拿大入侵检测数据集(.CSV)第一部分
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加拿大入侵检测数据集第一部分,因为数据太大,所以就分两部分上传,这是第一部分。
BP预测温度模型_2019.10.14.rar
浏览:162
本文件功能:用BP神经网络预测温湿度。 本次仿真,预测模型为8*8*8*1,输入数据为359天数据(一个小时测一个数据,一天数据为24)。其中350天数据做训练样本,用来训练BP网络模型的权值和阈值,4天用来做测试样本,用来测试3天左右的温湿度预测值。 本次训练效果比较上次仿真较为准确,判定系数可以达到0.8左右(越靠近1表明仿真效果越好),预测值与实际值点状图基本围
BP神经网络实现气温学习和预测代码及代码分析(python+tensorflow).zip
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BP神经网络实现气温学习和预测代码及代码分析(python+tensflow),用python+tensflow实现气温的预测,本代码包含数据集,不用重新下载,可以自行设置测试学习次数,误差范围,点开导包,运行即可使用,并且附上了因版本不同,可能出现导包错误的解决方法。我实在是即稳又贴心。
Python神经网络编程 资源_深度学习_python_
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python神经网络编程,是入门深度学习必备书,附上该书的源代码
python实验报告全(附代码)
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实验一:Python程序设计之初窥门径 2 实验二:Python程序设计之结构与复用 7 实验三:Python程序设计之组合数据类型 11 实验四:Python程序设计之文件 15 **********************************实验一 #正方形螺旋线 import turtle turtle.speed("fastest") turtle.pensize(2) for x
CNN卷积神经网络实现Mnist手写数字识别数据集
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1、Mnist_cnn.py 该脚本文件 用TensorFlow框架 实现CNN卷积神经网络处理Mnist手写数字识别数据集,准确率达到99.21%; 2、Mnist_cnn_tensorboard.py 该脚本文件在Mnist_cnn.py的基础上实现可视化。
mnist手写数据集训练集60000个csv格式
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mnist手写数据集训练集60000个,csv格式,方便广大网友学习
BP神经网络(马疝病数据集).zip
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python实现BP神经网络的源代码,以及使用的马疝病数据集。
基于Python+pytorch的图像处理+附完整代码图像处理,能够轻松实现图像的读取、显示、裁剪等还有机器学习等操作
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Python+PyTorch:图像处理界的“瑞士军刀” 在图像处理这个充满魔法的世界里,Python和PyTorch这对黄金搭档,就像一位技艺高超的魔法师和一把无所不能的“瑞士军刀”,总能轻松解决各种看似棘手的难题。它们以高效、灵活和强大的特性,引领着图像处理技术的发展潮流,让无数开发者为之倾倒。Python,这位优雅的魔法师,以其简洁易懂的语法和丰富的库资源,赢得了广大开发者喜爱。无论是数据处理
python大作业 含爬虫、数据可视化、地图、报告、及源码(2016-2021全国各地区粮食产量).rar
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(含源码及报告)本程序分析了自2016年到2021年(外加)每年我国原油加工的产量,并且分析了2020年全国各地区原油加工量等,含饼状图,柱状图,折线图,数据在地图上显示。运行本程序需要requests、bs4、csv、pandas、matplotlib、pyecharts库的支持,如果缺少某库请自行安装后再运行。文件含6个excel表,若干个csv文件以及一个名字为render的html文件(需
《点燃我温暖你》中李峋的同款爱心代码
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python做的《点燃我温暖你》中李峋的同款爱心代码,最还原的
Python金融量化的高级库:TA-Lib-0.4.24(包含python3.7、3.8、3.9、3.10的32位和64位版本)
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TA-Lib(Technical Analysis Library, 即技术分析库)是Python金融量化的高级库,涵盖了150多种股票、期货交易软件中常用的技术分析指标,如MACD、RSI、KDJ、动量指标、布林带等。但很多人安装指标计算ta-lib库就总报错,就可以在这里找到包下载后安装。 文件举例:TA_Lib‑0.4.24‑cp37‑cp37m‑win_amd64.whl 命名解释:包名
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Simple neural network master.zip
(7个子文件)
data.csv
12KB
test.py
54B
simple bp neural network.py
8KB
AdalineGD.py
3KB
简单的BP神经网络实现
BP神经网络的介绍.docx
1.23MB
README.md
139B
Perceptron.py
3KB
共 7 条
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# The-neural-network neural-network classifier alogritm 神经网络的两个简单的分类算法,感知器算法和自适应神经元
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wcy_sx
2020-11-25
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coral1001
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