📅  最后修改于: 2020-02-02 09:47:49        🧑  作者: Mango

人工神经网络(ANN)是一种收到大脑启发的信息处理范例。人工神经网络就像人一样，以身作则。通过学习过程为特定应用(例如模式识别或数据分类)配置了ANN。学习主要涉及对神经元之间存在的突触连接的调节。大脑由数千亿个称为神经元的细胞组成。这些神经元通过突触连接在一起，这些突触不过是神经元可以向另一神经元发送冲动的连接。当一个神经元向另一个神经元发送一个兴奋性信号时，该信号将被添加到该神经元的所有其他输...

📅  最后修改于: 2020-02-02 09:50:32        🧑  作者: Mango

有几种API可将Python中的文本转换为语音。这种API之一就是Google文本语音API，通常称为gTTS API。gTTS是一种非常易于使用的工具，可以将输入的文本转换为可以保存为mp3文件的音频。gTTS API支持多种语言，包括英语，印地语，泰米尔语，法语，德语等。可以以两种可用的音频速度(快或慢)中的任何一种来传送语音。但是，从最新更新开始，无法更改所生成音频的声音。安装要安装gTTS...

📅  最后修改于: 2020-02-02 09:51:09        🧑  作者: Mango

Seq2seq由Google首次引入机器翻译。在此之前，翻译工作非常幼稚。您以前键入的每个单词都被转换为其目标语言，而不考虑其语法和句子结构。Seq2seq通过深度学习彻底改变了翻译过程。它不仅在翻译时考虑了当前单词/输入，还考虑了其​​邻域。如今，它可用于各种不同的应用程序，例如图像字幕，会话模型，文本摘要等。Seq2seq工作：顾名思义，seq2seq将一个单词序列(句子或词组)作为输入，并生...

📅  最后修改于: 2020-02-02 09:54:00        🧑  作者: Mango

SVM简介：在机器学习中，支持向量机(SVM)是带有相关学习算法的监督学习模型，该算法分析用于分类和回归分析的数据。支持向量机(SVM)是由分离超平面正式定义的判别式分类器。换句话说，给定带标签的训练数据(监督学习)，该算法会输出对新示例进行分类的最佳超平面。什么是支持向量机？SVM模型是将示例表示为空间中的点，并进行了映射，以使各个类别的示例被尽可能宽的明显间隙分开。除了执行线性分类外，SVM还...

📅  最后修改于: 2020-02-02 09:55:02        🧑  作者: Mango

卷积是卷积神经网络背后的关键特征之一。有关CNN的工作的详细信息，请参阅卷积神经网络简介。特征学习特征工程或特征提取是从输入数据中提取有用模式的过程，这将有助于预测模型更好地理解问题的真实本质。良好的特征学习将以某种方式呈现模式，从而以一种机器学习本身不可能或太昂贵的方式显着提高所应用机器学习算法的准确性和性能。特征学习算法找到了常见的模式，这些模式对于区分所需的类并自动提取它们很重要。完成此过程...

📅  最后修改于: 2020-02-02 09:55:52        🧑  作者: Mango

神经网络是深度学习的核心，深度学习是一个在许多不同领域都有实际应用的领域。今天，神经网络已用于图像分类，语音识别，目标检测等。现在，让我们尝试了解所有这些最新技术背后的基本单位。单个神经元将给定的输入转换为某些输出。根据给定的输入和分配给每个输入的权重，确定神经元是否激活。假设神经元具有3个输入连接和1个输出。在给定的示例中，我们将使用tanh激活函数。最终目标是为该神经元找到最佳的权重集，以产生...

📅  最后修改于: 2020-02-02 09:57:32        🧑  作者: Mango

使用随机创建的数据集在Python中创建线性回归模型。线性回归模型线性回归生成训练集机器学习模型–线性回归可以通过以下两个步骤来创建模型：1. 用训练数据训练模型2. 用测试数据测试模型训练模型使用上述代码创建的数据用于训练模型测试数据测试是手动完成的。可以使用一些随机数据进行测试，并测试模型是否为输入数据提供正确的结果。以上提供的测试数据的结果应该是，10 + 20×2 + 30 * 3 = 1...

📅  最后修改于: 2020-02-02 09:59:09        🧑  作者: Mango

特征缩放或归一化：这是数据预处理的步骤，适用于数据的独立变量或特征。从根本上说，它有助于标准化特定范围内的数据。有时，它也有助于加快算法的计算速度。使用的包：导入：后端标准化中使用的公式将值替换为其Z分数。通常，“拟合”方法用于特征缩放为什么以及在何处应用特征缩放？现实世界的数据集包含的特征在大小、单位和范围上都有很大差异。当要素的比例尺不相关或具有误导性时，应执行归一化；而当比例尺有意义时，则不...

📅  最后修改于: 2020-02-02 10:01:04        🧑  作者: Mango

Logistic逻辑回归是一种非常常用的统计方法，它使我们能够根据一组自变量来预测二进制输出。先前已在本文中介绍了逻辑回归的各种属性及其Python实现。现在，我们将了解如何在PyTorch中实现这一点，PyTorch是Facebook正在开发的一种非常流行的深度学习库。现在，我们将看到如何使用PyTorch中的Logistic回归对MNIST数据集中的手写数字进行分类。首先，您需要将PyTorc...

📅  最后修改于: 2020-02-02 10:05:00        🧑  作者: Mango

简介| 叶序叶序是植物茎上的叶子排列，叶序螺旋形成了自然界中独特的一类模式。这个词本身来自希腊的phullon，意为“叶子”，而出租车则意为“排列”。基本的叶序排列包括：1.螺旋叶序–在螺旋的叶序中，各个花器官在固定的时间间隔内形成，相同的发散角。具有螺旋叶序的花的发散角大约为137.5度，表示遵循斐波那契数列的图案。下图显示了具有顺时针和逆时针螺旋图案的螺旋叶序。注意事项：斐波那契数列通常描述自...

📅  最后修改于: 2020-02-03 06:46:48        🧑  作者: Mango

Python提供了多种开发GUI(图形用户界面)的选项。在所有GUI方法中，tkinter是最常用的方法。它是Python随附的Tk GUI工具包的标准Python接口。带有tkinter的Python输出了创建GUI应用程序的最快，最简单的方法。使用tkinter创建GUI很容易。创建一个tkinter：导入模块 tkinter创建主窗口(容器)将任意数量的小部件添加到主窗口将事件触发器应用于小...

📅  最后修改于: 2020-02-03 06:49:02        🧑  作者: Mango

Python提供了多种开发GUI(图形用户界面)的选项。在所有GUI方法中，tkinter是最常用的方法。它是Python随附的Tk GUI工具包的标准Python接口。带有tkinter的Python输出了创建GUI应用程序的最快，最简单的方法。使用tkinter创建GUI很容易。创建一个tkinter：导入模块– tkinter创建主窗口(容器)将任意数量的小部件添加到主窗口将事件触发器应用于...

📅  最后修改于: 2020-02-03 13:06:21        🧑  作者: Mango

先决条件：openpyxl模块。Python提供了Tkinter工具包来开发GUI应用程序。现在，这取决于开发人员的想象力或必要性，他/她想使用此工具包进行开发的内容。让我们使用Tkinter制作一个简单的信息表单GUI应用程序。在此应用程序中，用户必须填写所需的信息，并且该信息会自动写入excel文件。首先，创建一个空的excel文件，然后在程序中传递excel文件的绝对路径，以便程序能够访问该...

📅  最后修改于: 2020-02-03 13:28:39        🧑  作者: Mango

本文重点介绍在Python中使用Tkinter创建秒表.Tkinter：Tkinter是Python的标准GUI库。Python与Tkinter结合使用时，提供了一种快速简便的方法来创建GUI应用程序。Tkinter为Tk GUI工具包提供了强大的面向对象的界面。开始使用Tkinter非常容易，这里有一些示例代码可帮助您使用Python来使用Tkinter。输出：使用Tkinter创建秒表现在让我...

📅  最后修改于: 2020-02-03 13:31:40        🧑  作者: Mango

与编写小部件相比，使用PYQT设计器工具构建GUI应用程序所需的时间相对较少。这是创建GUI的最快，最简单的方法之一。通常的方法是甚至为小部件和功能编写代码。但是使用Qt-designer可以简单地拖放小部件，这在开发大型应用程序时非常有用。安装PyQt5：对于Linux：对于Windows：让我们使用QT设计器工具创建一个注册表单。创建表单，按钮，文本框等不需要任何代码！这是一个拖放环境。因此，...