神经网络python

⑴ 如何用神经网络做线性回归预测python

1：神经网络算法简介
2：Backpropagation算法详细介绍
3：非线性转化方程举例
4：自己实现神经网络算法NeuralNetwork
5：基于NeuralNetwork的XOR实例
6：基于NeuralNetwork的手写数字识别实例
7：scikit-learn中BernoulliRBM使用实例
8：scikit-learn中的手写数字识别实例

⑵ 机器学习、Python哪个以人类神经网络为目的的学习

最近接了一个大数据项目，需要进行到数据分析，作为一个从程序员往数据挖掘工程师转行的人来说，R语言在灵活性上不如Python，并且在深度神经网络等机器学习开源模块上，python也比R语言有更好的支持。本文主要利用Ubuntu来搭建虚拟机来进行数据分析工作，主要利用了sklearn和keras开源模块。Google开发的深度神经网络python开源模块tensorflow目前不支持windows系统，因此强烈建议使用linux操作系统，而redhat虽然是Linux系统中比较成熟的一种，但是其yum是付费服务，并且没有预装apt-get等大量的插件，因此选择ubuntu系统，对于刚入门的新手来说更友好。

环境配置：

VM Ware 12.0（在不同主机之间的文件复制粘贴比Visual Box要好一点）

Anaconda2 （python2.7以及相关的科学计算集成，安装完成后就可以直接使用科学计算所有的模块，包括最流行的numpy，pandas）

JetBrain Pycharm （Python开发最火的IDE集成开发工具，方便使用git和github进行代码的管理）

Ubuntu16.01 amd64位

1、Ubuntu虚拟机安装

选择Ubuntu的ISO镜像文件，这时VM Ware将自动选择为简易安装，不用考虑分区问题

4、机器学习相关开源模块安装

安装Anaconda后，可以使用pip或conda工具进行下载开源Python模块，但是必须保持网络连接状态。由于深度神经网络和一些机器学习的模块很新，所以必须两个命令都用到。

输入：

conda install theano

conda install keras

pip install tensorflow

pip install sklearn

安装提示信息安装，完成后，输入python进入python命令行工具，分别输入import keras和import sklearn，如果没有错误信息，则模块安装完成。

5、使用pycharm

打开命令行输入cd /home/bigdata/Downloads/pycharm-community-2016.2.2/bin

输入 bash pycharm.sh运行pycharm

点击左上角的FIle-->settings--->version control----->github，输入自己的github账号和密码，点击测试

点击Test后，第一次会让你设置本地github的登录密码，这个密码必须记住，因为是不是系统在你提交代码或者从github上clone时需要填写这个密码来验证。如果你的github账号密码都正确，则出现下图。

在选择git这个选项，设置你已经安装好的git工具的路径，一般为/usr/bin/git.

点击Test，出现下图则github和git都配置成功，可以使用了。

5、从github中导入项目

从菜单栏中点击VCS，选择checkout from version control，再选择github。

然后就可以选择你想要的项目导入到本地了

有兴趣的同学可以在URL那栏复制粘贴veld/PythonProgram.git，这是我分享的我找的一些机器学习的代码，以及sklearn和keras的用法，比较容易入手。机器学习的训练集和测试集留言并留下你的邮箱，我会尽快发给你。

⑶ 关于神经网络 需要学习python的哪些知识

多读文档 应该是库 库也是python基础编写的 多读多看

⑷ python 有哪些神经网络的包

1. Scikit-learn Scikit-learn 是基于Scipy为机器学习建造的的一个Python模块，他的特色就是多样化的分类，回归和聚类的算法包括支持向量机，逻辑回归，朴素贝叶斯分类器，随机森林，Gradient Boosting，聚类算法和DBSCAN。

⑸ 用python编写的神经网络结果怎么可视化

学习人工智能时，我给自己定了一个目标－－用Python写一个简单的神经网络。为了确保真得理解它，我要求自己不使用任何神经网络库，从头写起。多亏了Andrew Trask写得一篇精彩的博客，我做到了！下面贴出那九行代码：

在这篇文章中，我将解释我是如何做得，以便你可以写出你自己的。我将会提供一个长点的但是更完美的源代码。

⑹ 我在工程中用到神经网络,选择python还是matlab还是别的

你需要注意的是matlab是一个开发环境，python是语言。
个人认为matlab比较适合在你工作领域，matlab在数学领域计算分析比较强悍的ide。不过python也比较强悍语言。估计你应该把你熟悉java融进matlab，学习周期最短。

⑺ Hopfield神经网络用python实现讲解

神经网络结构具有以下三个特点：

神经元之间全连接，并且为单层神经网络。

每个神经元既是输入又是输出，导致得到的权重矩阵相对称，故可节约计算量。

在输入的激励下，其输出会产生不断的状态变化，这个反馈过程会一直反复进行。假如Hopfield神经网络是一个收敛的稳定网络，则这个反馈与迭代的计算过程所产生的变化越来越小，一旦达到了稳定的平衡状态，Hopfield网络就会输出一个稳定的恒值。

Hopfield网络可以储存一组平衡点，使得当给定网络一组初始状态时，网络通过自行运行而最终收敛于这个设计的平衡点上。当然，根据热力学上，平衡状态分为stable state和metastable state, 这两种状态在网络的收敛过程中都是非常可能的。

为递归型网络，t时刻的状态与t-1时刻的输出状态有关。之后的神经元更新过程也采用的是异步更新法(Asynchronous)。

Hopfield神经网络用python实现

⑻ 怎么用python训练神经网络

Python 可以用scikit-learn、Theano、pybrain等库来做神经网络，详细的内容可以搜索相关的例子和官方文档。

⑼ 神经网络研究与应用这块用python好还是matlab

两者或许无所谓好与坏。只要自己喜欢用，那就是好的，但是目前代码数量来看，可以学习的源代码MATLAB有非常多的源码。最重要的是，MATLAB里有神经网络工具箱，有可视化界面更容易调整参数。若果你是需要使用神经网络去完成某些数据分析,而你的数据又不是很多，那么建议你使用matlab,里面有已经搭建好的工具箱,非常齐全。

若果你对神经网络已经熟悉是,是打算投入应用,而且你的数据很大,那么根据你所需要的神经网络,用C或其他你认为性能好的语言,针对你的问题重新编一个算法,也不会花很大功夫。这样既省了自己的时间，又让自己轻松学习。总结来说，不论你学什么，用什么路径去学总是会达到想要的目的，但是重要的是在于学习的过程。

⑽ 神经网络研究与应用这块用python好还是matlab

一般的讲，如果只是做做仿真，matlab更好，无他，现成的模块，大量的参考代码，以及简单爆了的语法规则，面向过程的程序设计。尽管python也有大量模块代码，但毕竟是OO，要用好还是有学习梯度的。
但是一旦有研究需要，包含大量自设计的模型，就会明白python是多么方便省事了。语言自身的灵活性给自行设计模型提供了极大的方便，这一点matlab能做到，但是很费事。而且做大工程，多人协作等，python比matlab有更多优势。