亚洲在线久爱草,狠狠天天香蕉网,天天搞日日干久草,伊人亚洲日本欧美

Matplotlib

MVC全名是Model View Controller，是模型(model)－視圖(view)－控制器(controller)的縮寫，一種軟件設計典范，用一種業務邏輯、數據、界面顯示分離的方法組織代碼，將業務邏輯聚集到一個部件里面，在改進和個性化定制界面及用戶交互的同時，不需要重新編寫業務邏輯。MVC被獨特的發展起來用于映射傳統的輸入、處理和輸出功能在一個邏輯的圖形化用戶界面的結構中。

　　簡單的說， MVC 是一種軟件開發的方法，它把代碼的定義和數據訪問的方法（模型）與請求邏輯 （控制器）還有用戶接口（視圖）分開來。?這種設計模式關鍵的優勢在于各種組件都是?松散結合?的。這樣，每個由 Django驅動 的Web應用都有著明確的目的，并且可獨立更改而不影響到其它的部分。 比如，開發者 更改一個應用程序中的 URL 而不用影響到這個程序底層的實現。 設計師可以改變 HTML 頁面 的樣式而不用接觸 Python 代碼。 數據庫管理員可以重新命名數據表并且只需更改一個地方，無需從一大堆文件中進行查找和替換

　簡單的說， MVC 是一種軟件開發的方法，它把代碼的定義和數據訪問的方法（模型）與請求邏輯 （控制器）還有用戶接口（視圖）分開來。?這種設計模式關鍵的優勢在于各種組件都是?松散結合?的。這樣，每個由 Django驅動 的Web應用都有著明確的目的，并且可獨立更改而不影響到其它的部分。 比如，開發者 更改一個應用程序中的 URL 而不用影響到這個程序底層的實現。 設計師可以改變 HTML 頁面 的樣式而不用接觸 Python 代碼。 數據庫管理員可以重新命名數據表并且只需更改一個地方，無需從一大堆文件中進行查找和替換

sigmoid函數

交叉檢驗，在數據量較少的時候防止過擬合出現的方法。

將訓練集劃分為n部分，取其中一個為驗證集，n-1個為測試集。循環n次。保證所有的部分都充當了一次驗證集。將最后分數取平均值

換了優化器：SGD? 變成了RMSprop

優化器的含義？

線性與非線性之間多了一個激活函數

不同的激活函數效果不同

relu的結果比較“生硬”

tanh的結果繪制的曲線能夠更好的貼合

• softmax: 在多分類中常用的激活函數，是基于邏輯回歸的。

• Softplus：softplus(x)=log(1+e^x)，近似生物神經激活函數，最近出現的。

• Relu：近似生物神經激活函數，最近出現的。

• tanh：雙曲正切激活函數，也是很常用的。

• sigmoid：S型曲線激活函數，最常用的。

• hard_sigmoid：基于S型激活函數。

• linear：線性激活函數，最簡單的。

神經網絡的進化

線性神經網絡與激活函數

激活函數作用是優化

感知器數學模型

感知器-最小神經元

import matplotlib.pyplot as plt?

index=27

plt.imshow(x_train[index])

1.# 交叉檢驗

k = 4

num_val_samples = len(train_data) // k ???# //得到的是一個整數

num_epochs = 100

all_scores = [] ?# 得分

?

# 進行循環的交叉檢驗

for i in range(k):

????# 首先把驗證集取出來，要取出驗證集，需要得到驗證集兩個邊界的大小

????val_data = train_data[i * num_val_samples: (i + 1) * num_val_samples]

????val_targets = train_target[i * num_val_samples: (i + 1) * num_val_samples]

????

????# 構造訓練集,因為我們的訓練集本身是不連續的，所以需要用個函數連起來

????partial_train_data = np.concatenate(

????????[train_data[: i * num_val_samples],

????????train_data[(i + 1) * num_val_samples:]],

????????axis=0)

????partial_train_targets = np.concatenate(

????????[train_target[: i * num_val_samples],

????????train_target[(i + 1) * num_val_samples:]],

????????axis=0)

????

????# 使用模型，每進行一折，都要重新構造一個模型出來

????model = build_model()

????model.fit(partial_train_data, partial_train_targets, epochs=num_epochs, batch_size=1, verbose=0) ????# 如果輸出的話行數有101*100*4，輸出太多，所以暫時不輸出

????

????val_mse, val_mae = model.evaluate(val_data, val_targets, verbose=0)

????

????all_scores.append(val_mae)

????print('第', i + 1, '折，MSE：', val_mse, 'MAE：',val_mae)