Skip to content

学习Python的示例代码,大多数是在原书籍符属的源码的基础上 重写或者添加自己的测试数据

Notifications You must be signed in to change notification settings

codefan/python-study

Repository files navigation

说明

/MLIA-note 目录中为《机器学习 实战》 Peter Harrington 2013 根据随书源码的重写版本

  1. 将源码从python2 迁移到 python3
  2. 用juptyter notebook重新编排,便于阅读
  3. 将书中绝大多数的图标用源码实现,便于比较

最后一章 大数据与MapReduce缺少环境没有编写对应的实验代码

/deepLearning 目录为《深度学习入门:基于Python的理论与实现》 斋藤康毅

这个文件夹中的源码为学习是测试代码,和随书源码有较大的差异

MultiLayerNet.py 是根据原来的第4章的 two_layer_net.py 改写的,可以实现多层网络,并在 trainNeuralNet.ipynb 中进行训练,不过对于手写识别的示例来说3层网络似乎还没有2层网络效果好。

About

学习Python的示例代码,大多数是在原书籍符属的源码的基础上 重写或者添加自己的测试数据

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published