神經網路python
⑴ 如何用神經網路做線性回歸預測python
1：神經網路演算法簡介
2：Backpropagation演算法詳細介紹
3：非線性轉化方程舉例
4：自己實現神經網路演算法NeuralNetwork
5：基於NeuralNetwork的XOR實例
6：基於NeuralNetwork的手寫數字識別實例
7：scikit-learn中BernoulliRBM使用實例
8：scikit-learn中的手寫數字識別實例
⑵ 機器學習、Python哪個以人類神經網路為目的的學習
最近接了一個大數據項目，需要進行到數據分析，作為一個從程序員往數據挖掘工程師轉行的人來說，R語言在靈活性上不如Python，並且在深度神經網路等機器學習開源模塊上，python也比R語言有更好的支持。本文主要利用Ubuntu來搭建虛擬機來進行數據分析工作，主要利用了sklearn和keras開源模塊。Google開發的深度神經網路python開源模塊tensorflow目前不支持windows系統，因此強烈建議使用linux操作系統，而redhat雖然是Linux系統中比較成熟的一種，但是其yum是付費服務，並且沒有預裝apt-get等大量的插件，因此選擇ubuntu系統，對於剛入門的新手來說更友好。
環境配置：
VM Ware 12.0（在不同主機之間的文件復制粘貼比Visual Box要好一點）
Anaconda2 （python2.7以及相關的科學計算集成，安裝完成後就可以直接使用科學計算所有的模塊，包括最流行的numpy，pandas）
JetBrain Pycharm （Python開發最火的IDE集成開發工具，方便使用git和github進行代碼的管理）
Ubuntu16.01 amd64位
1、Ubuntu虛擬機安裝
選擇Ubuntu的ISO鏡像文件，這時VM Ware將自動選擇為簡易安裝，不用考慮分區問題
4、機器學習相關開源模塊安裝
安裝Anaconda後，可以使用pip或conda工具進行下載開源Python模塊，但是必須保持網路連接狀態。由於深度神經網路和一些機器學習的模塊很新，所以必須兩個命令都用到。
輸入：
conda install theano
conda install keras
pip install tensorflow
pip install sklearn
安裝提示信息安裝，完成後，輸入python進入python命令行工具，分別輸入import keras和import sklearn，如果沒有錯誤信息，則模塊安裝完成。
5、使用pycharm
打開命令行輸入cd /home/bigdata/Downloads/pycharm-community-2016.2.2/bin
輸入 bash pycharm.sh運行pycharm
點擊左上角的FIle-->settings--->version control----->github，輸入自己的github賬號和密碼，點擊測試
點擊Test後，第一次會讓你設置本地github的登錄密碼，這個密碼必須記住，因為是不是系統在你提交代碼或者從github上clone時需要填寫這個密碼來驗證。如果你的github賬號密碼都正確，則出現下圖。
在選擇git這個選項，設置你已經安裝好的git工具的路徑，一般為/usr/bin/git.
點擊Test，出現下圖則github和git都配置成功，可以使用了。
5、從github中導入項目
從菜單欄中點擊VCS，選擇checkout from version control，再選擇github。
然後就可以選擇你想要的項目導入到本地了
有興趣的同學可以在URL那欄復制粘貼veld/PythonProgram.git，這是我分享的我找的一些機器學習的代碼，以及sklearn和keras的用法，比較容易入手。機器學習的訓練集和測試集留言並留下你的郵箱，我會盡快發給你。
⑶ 關於神經網路 需要學習python的哪些知識
多讀文檔 應該是庫 庫也是python基礎編寫的 多讀多看
⑷ python 有哪些神經網路的包
1. Scikit-learn Scikit-learn 是基於Scipy為機器學習建造的的一個Python模塊，他的特色就是多樣化的分類，回歸和聚類的演算法包括支持向量機，邏輯回歸，樸素貝葉斯分類器，隨機森林，Gradient Boosting，聚類演算法和DBSCAN。
⑸ 用python編寫的神經網路結果怎麼可視化
學習人工智慧時，我給自己定了一個目標－－用Python寫一個簡單的神經網路。為了確保真得理解它，我要求自己不使用任何神經網路庫，從頭寫起。多虧了Andrew Trask寫得一篇精彩的博客，我做到了！下面貼出那九行代碼：
在這篇文章中，我將解釋我是如何做得，以便你可以寫出你自己的。我將會提供一個長點的但是更完美的源代碼。
⑹ 我在工程中用到神經網路,選擇python還是matlab還是別的
你需要注意的是matlab是一個開發環境，python是語言。
個人認為matlab比較適合在你工作領域，matlab在數學領域計算分析比較強悍的ide。不過python也比較強悍語言。估計你應該把你熟悉java融進matlab，學習周期最短。
⑺ Hopfield神經網路用python實現講解
神經網路結構具有以下三個特點：
神經元之間全連接，並且為單層神經網路。
每個神經元既是輸入又是輸出，導致得到的權重矩陣相對稱，故可節約計算量。
在輸入的激勵下，其輸出會產生不斷的狀態變化，這個反饋過程會一直反復進行。假如Hopfield神經網路是一個收斂的穩定網路，則這個反饋與迭代的計算過程所產生的變化越來越小，一旦達到了穩定的平衡狀態，Hopfield網路就會輸出一個穩定的恆值。
Hopfield網路可以儲存一組平衡點，使得當給定網路一組初始狀態時，網路通過自行運行而最終收斂於這個設計的平衡點上。當然，根據熱力學上，平衡狀態分為stable state和metastable state, 這兩種狀態在網路的收斂過程中都是非常可能的。
為遞歸型網路，t時刻的狀態與t-1時刻的輸出狀態有關。之後的神經元更新過程也採用的是非同步更新法(Asynchronous)。
Hopfield神經網路用python實現
⑻ 怎麼用python訓練神經網路
Python 可以用scikit-learn、Theano、pybrain等庫來做神經網路，詳細的內容可以搜索相關的例子和官方文檔。
⑼ 神經網路研究與應用這塊用python好還是matlab
兩者或許無所謂好與壞。只要自己喜歡用，那就是好的，但是目前代碼數量來看，可以學習的源代碼MATLAB有非常多的源碼。最重要的是，MATLAB里有神經網路工具箱，有可視化界面更容易調整參數。若果你是需要使用神經網路去完成某些數據分析,而你的數據又不是很多，那麼建議你使用matlab,裡面有已經搭建好的工具箱,非常齊全。
若果你對神經網路已經熟悉是,是打算投入應用,而且你的數據很大,那麼根據你所需要的神經網路,用C或其他你認為性能好的語言,針對你的問題重新編一個演算法,也不會花很大功夫。這樣既省了自己的時間，又讓自己輕松學習。總結來說，不論你學什麼，用什麼路徑去學總是會達到想要的目的，但是重要的是在於學習的過程。
⑽ 神經網路研究與應用這塊用python好還是matlab
一般的講，如果只是做做模擬，matlab更好，無他，現成的模塊，大量的參考代碼，以及簡單爆了的語法規則，面向過程的程序設計。盡管python也有大量模塊代碼，但畢竟是OO，要用好還是有學習梯度的。
但是一旦有研究需要，包含大量自設計的模型，就會明白python是多麼方便省事了。語言自身的靈活性給自行設計模型提供了極大的方便，這一點matlab能做到，但是很費事。而且做大工程，多人協作等，python比matlab有更多優勢。