主要讲了一下numpy包和一些概念,比较简单

入门学习

基本知识

Python

• 循环

# 生成[0~10的列表]
list(range(0,10))
# 生成[0,3,6,9]的列表, (start,end,step)
list(range(0,10,3)) 

• 创建数组

import numpy as np  
x = np.array([1.0,2.0,3.0])  
y = np.array([4.0,5.0,6.0])
# 创建一个多维数组,注意外层的[]
X = np.array([[51,55],[14,19],[0,4] ])

• 计算

print(x+y)  
print(x-y)  
print(x*y)

• 点积（np.dot）

import numpy as  np  
import matplotlib.pyplot as plt  
x  = np.array([1,2])  
# 1*2的矩阵  
y= np.array([[1,3,5],[2,4,6]])  
# 2*3的矩阵  
z = np.dot(x,y)  
print(z)

感知机

• 接受多个信号，输出一个信号。信号的量只有0/1,当输入信号的总和大于某个阈值时，称该神经元被激活。而且每个传递的信号可能会被乘上某个固定的权重 $w$ 。用以下公式代表

与门感知机

import numpy as np  
def AND(x1,x2):  
x = np.array([x1, x2])  
w = np.array([0.5, 0.5])  
b = -0.7  
tmp = np.sum(w*x) + b  
if tmp <= 0:  
return 0  
else:  
return 1

• 局限性
  • 感知机的局限性在于它智能表示 一条直线分割的恐惧，不能表示一条曲线。由曲线分割的称为 非线性空间，由 直线分割的称为 线性空间
  • 可以使用 叠加层数的感知机来进行非线性的表示