日萌社

人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新）

nltk 处理文本

注意力机制 SENet、CBAM

卷积神经网络处理文本：word2vec、TF-IDF、TextRank、字符卷积、词卷积、卷积神经网络文本分类模型的实现(Conv1D一维卷积、Conv2D二维卷积)

反向传播、链式求导

梯度下降

最小二乘法(LS算法)：实际为L2范数的一个具体应用(计算残差平方和)

线性回归例子

【程序3-1】
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as pltA = np.array([[5],[4]])
C = np.array([[4],[6]])
B = A.T.dot(C) #array([[44]])
AA = np.linalg.inv(A.T.dot(A))#array([[0.02439024]])
l=AA.dot(B) #array([[1.07317073]])
P=A.dot(l) #array([[5.36585366], [4.29268293]])
x=np.linspace(-2,2,10)
#array([-2.        , -1.55555556, -1.11111111, -0.66666667, -0.22222222,
#        0.22222222,  0.66666667,  1.11111111,  1.55555556,  2.        ])
x.shape=(1,10)
xx=A.dot(x)
#array([[-10.        ,  -7.77777778,  -5.55555556,  -3.33333333,
#         -1.11111111,   1.11111111,   3.33333333,   5.55555556,
#          7.77777778,  10.        ],
#       [ -8.        ,  -6.22222222,  -4.44444444,  -2.66666667,
#         -0.88888889,   0.88888889,   2.66666667,   4.44444444,
#          6.22222222,   8.        ]])
fig = plt.figure()ax= fig.add_subplot(111)
ax.plot(xx[0,:],xx[1,:])
ax.plot(A[0],A[1],'ko')
ax.plot([C[0],P[0]],[C[1],P[1]],'r-o')
ax.plot([0,C[0]],[0,C[1]],'m-o')
ax.axvline(x=0,color='black')
ax.axhline(y=0,color='black')
margin=0.1
ax.text(A[0]+margin, A[1]+margin, r"A",fontsize=20)
ax.text(C[0]+margin, C[1]+margin, r"C",fontsize=20)
ax.text(P[0]+margin, P[1]+margin, r"P",fontsize=20)
ax.text(0+margin,0+margin,r"O",fontsize=20)
ax.text(0+margin,4+margin, r"y",fontsize=20)
ax.text(4+margin,0+margin, r"x",fontsize=20)
plt.xticks(np.arange(-2,3))
plt.yticks(np.arange(-2,3))
ax.axis('equal')
plt.show()

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