tensorflow线性回归面向对象实现，tensorflow多元线性回归

如何通过Python进行深度学习?

前馈监督神经网络曾是第一个也是最成功的学习算法。该网络也可被称为深度网络、多层感知机（MLP）或简单神经网络，并且阐明了具有单一隐含层的原始架构。每个神经元通过某个权重和另一个神经元相关联。

Apache MXNet 是一个灵活高效的深度学习库。可以使用它的 NDArray 将模型的输入和输出表示和操作为多维数组。NDArray 类似于 NumPy 的 ndarray，但它们可以在 GPU 上运行，以加速计算。

早在深度学习以及Tensorflow等框架流行之前，Python中即有scikit-learn，能够很方便地完成几乎所有机器学习模型，从经典数据集下载到构建模型只需要简单的几行代码。配合Pandas、matplotlib等工具，能很简单地进行调整。

其次，要选择一本Python基础知识的书籍。是的，一本。Python的设计哲学就是：用一种方法，最好是只有一种方法来做一件事。在实际学习的时候，最好只选择一种学习资料，并坚持看完。

模式识别 从你的描述问题的语言来看，题主似乎对模式识别没有较高的认识。所以在做基于深度学习的图像识别前，建议先大致阅读模式识别和计算机视觉相关书籍。先理解图像这个信息本身，才来尝试识别。

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TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架，目前已在谷歌、优步（Uber）、京东、小米等科技公司广泛应用。

链接：提取码：QCGW 书名：深度学习之TensorFlow 作者：李金洪 豆瓣评分：9 出版社：机械工业出版社 出版年份：2018-3-1 页数：487 内容简介：本书通过96个案例，全面讲解了深度学习神经网络原理和TensorFlow的使用方法。

TensorFlow机器学习项目实战，TensorFlow技术解析与实战。 其中《Python机器学习实践指南》机器学习是近年来渐趋热门的一个领域，同时Python 语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一。

第4章和第5章，讲解了Python基础和基于Python的机器学习实战。第6至10章，先后讲解了M-P模型、感知机、多层神经网络、BP神经网络等知识。第11章讲解了被广泛认可的深度学习框架TensorFlow。

Python语言学什么_python语言能做什么

Python编程基础，语法规则，函数与参数，数据类型，模块与包，文件IO，培养扎实的Python编程基本功，同时对Python核心对象和库的编程有熟练的运用。

GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。

做网站开发、web应用开发，很多著名的网站像知乎、YouTube就是Python写的。许多大型网站就是用Python开发的，例如YouTube、Instagram，还有国内的豆瓣。

python可以做：Web开发；数据科学研究；网络爬虫；嵌入式应用开发；游戏开发；桌面应用开发。python是一种动态的、面向对象的脚本语言，有着简单易学、速度快、易于维护等特点。

Python是目前数据分析业务中，最常用的语言。学会Python后，基本可以满足数据分析经理的招聘需求。平均薪资：10~25K技能要求：统计学基础、Python的数据分析库（、NumPy、matplolib）、数据库、机器学习框架（高端职位需要）。

由于Python是一种解释型的脚本语言，开发效率高，所以非常适合用来做Web开发。Python有上百种Web开发框架，有很多成熟的模板技术，选择Python开发Web应用，不但开发效率高，而且运行速度快。

数据科学家需要掌握的十大统计技术详解

本文介绍了数据科学家需要掌握的十大统计技术，包括线性回归、分类、重采样、降维、无监督学习等。不管你对数据科学持什么态度，都不可能忽略分析、组织和梳理数据的重要性。

套袋(Bagging)是减少预测方差的方法，通过使用重复组合来生成原始数据集中的训练数据，从而生成与原始数据相同的多样性。通过增加你的训练集的大小，你不能提高模型的预测力，只是减少方差，勉强把预测调整到预期的结果。

统计作为数据分析的基石，自然是每个数据分析师不可或缺的一项技能。统计方法包括定量方法、决策分析、数据库原理、预测分析、数据管理、优化、大数据分析以及数据挖掘等。

编程和数据库 一般情况下，数据科学家需要拥有程序设计、计算机科学相关的专业背景，处理大数据所需的Hadhop。需要掌握Mahour等大规模的并行处理技术和与机器学习相关的技能。

数学基础：数据科学家需要具备扎实的数学基础，包括线性代数、概率论、统计学和微积分等。这些知识将帮助数据科学家更好地理解和分析数据。编程技能：数据科学家需要熟练掌握至少一种编程语言，如Python或R。

技术技能：分析学 教育——数据科学家受教育程度都很高，其中88%至少拥有硕士学位，46%有博士学位。虽然有一些名人特例，不过通常来说成为一名数据科学家需要扎实的教育背景，才能掌握所需的深度知识。

学人工智能先要学什么?

1、线性代数，非常重要，模型计算全靠它~一定要复习扎实，如果平常不用可能忘的比较多；高数+概率，这俩只要掌握基础就行了，比如积分和求导、各种分布、参数估计等等。

2、（3）人工智慧的重要应用：自然语言处理。自然语言处理的研究，是要让机器“理解”人类的语言，是人工智慧领域里的其中一项重要分支。

3、人工智能以算法为方向，需要先把数学学好，掌握数据结构，然后是计算机编程。数学学人工智能，数学肯定是少不了的，数学是一切理论的基础。

4、人工智能专业需要学习什么课程人工智能专业的主要领域是：机器学习人工智能导论（搜索法等）图像识别生物演化论自然语言处理语义网博弈论等。

5、数学基础：人工智能需要很强的数学基础，主要包括：线性代数：矩阵、向量、特征值等，用于机器学习和深度学习中。概率论与统计：条件概率、贝叶斯定理、均值、方差、相关性等，用于权衡不确定性。

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