PyBrain的概念是将一系列的数据处理的算法封装到被称之为Module的模块中。一个最小的Module通常包含基于机器学习算法的可调整的参数集合。Modules包含一个输入和输出的buffer，外加误差buffer用于存在误差反向传播的场景。
Modules被嵌入到Network类中，并且使用Connection对象进行连接，其中可能包含一系列可调整的参数，比如连接的权重。而Network类本身又是一个Module，因此可以基于此构建多层网络结构。库中有快捷的方式构造最常用网络结构，但原则上这个系统允许嵌入最随机的连接方式来形成一个无循环图。
网络中的参数通过Trainer进行调节，它从Dataset中学习到最优化的参数。还有的增强方式的实验是通过相关的最优化的目标构造模拟环境进行参数学习。
-
1.打开anaconda prompt 2.创建python环境，在anaconda prompt中输入命令： conda create --name py37 python=3.7，此处的37，3.7是自己下载的python的版本。根据情况可调整。 3.激活环境 conda activate pybrain 4.安装指令 conda install -c ideas pybrain 5.关联no
-
我安装了python3.6.1。然后用git安装了pybrain(见截图)。然后当我使用import pybrain时，它可以工作，但之后当我使用from pybrain.tools.shortcuts import buildNetwork时，它会给我一个错误：Python 3.6.1 (v3.6.1:69c0db5, Mar 21 2017, 17:54:52) [MSC v.1900 32
-
Pybrain号称最好用的Python神经网络库。其实Scikit-Learn号称Python上最好用的机器学习库，但是它偏偏就没有神经网络这块，所以就与我无缘了。 之前也看过一些提到Neurolab这个库的，打算之后尝试一下(好像支持的神经网络不太一样)。 Pybrain的文档传说中写得不错，但是我需要的例子它并没有。官方文档给的例子是用于分类的，而不是数据拟合(预测，或者叫做回归问题)。 另外
-
01.96 kB .gitignore227.00 B2011-11-30|04:17 .project372.00 B2011-11-30|04:17 .pydevproject413.00 B2011-11-30|04:17 LICENSE1.48 kB2011-11-30|04:17 631.00 B2011-11-30|04:17 335.00 B2011-11-30|04:17 01.9
-
安装环境：Win7 ×64，Python 2.7 安装pybrain前需安装nose,numpy,scipy，否则即使pybrain安装成功也会报错。 1，进入命令提示符（win+R键，输入cmd启动也可）； 2，输入pip，回车； 3， 安装requests，输入pip install requests，因为本地没有，所以会下载，期间会提示下载进度，安装成功后会有success提示； 4，安装n
-
本文向大家介绍基于Python和Scikit-Learn的机器学习探索，包括了基于Python和Scikit-Learn的机器学习探索的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 你好，%用户名%！ 我叫Alex，我在机器学习和网络图分析（主要是理论）有所涉猎。我同时在为一家俄罗斯移动运营商开发大数据产品。这是我第一次在网上写文章，不喜勿喷。 现在，很多人想开发高效的算法以及参加机器学习的竞赛。所以他
-
机器学习是一门研究如何使用计算机模拟人类行为，以获取新的知识与技能的学科。它是人工智能的核心，同时也是处理大数据的关键技术之一。机器学习的主要目标是自动地从数据中发现价值的模式，亦即将原始信息自动转换为人们可以加以利用的知识。
-
偏差与方差 《机器学习》 2.5 偏差与方差 - 周志华 偏差与方差分别是用于衡量一个模型泛化误差的两个方面； 模型的偏差，指的是模型预测的期望值与真实值之间的差； 模型的方差，指的是模型预测的期望值与预测值之间的差平方和； 在监督学习中，模型的泛化误差可分解为偏差、方差与噪声之和。 偏差用于描述模型的拟合能力； 方差用于描述模型的稳定性。 导致偏差和方差的原因 偏差通常是由于我们对学习算法做了错
-
机器学习 概述 机器学习(Machine Learning,ML) 是使用计算机来彰显数据背后的真实含义，它为了把无序的数据转换成有用的信息。是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及
-
机器学习(Machine Learning,ML) 是使用计算机来彰显数据背后的真实含义，它为了把无序的数据转换成有用的信息。
-
Keras 是一个高层神经网络 API，Keras 由纯 Python 编写而成并基 Tensorflow、Theano 以及 CNTK 后端。Keras 为支持快速实验而生，能够把你的idea迅速转换为结果，如果你有如下需求，请选择 Keras： 简易和快速的原型设计（keras具有高度模块化，极简，和可扩充特性） 支持 CNN 和 RNN，或二者的结合 无缝 CPU 和 GPU 切换 Kera
-
停止更新通知 Hi all，十分感谢大家对keras-cn的支持，本文档从我读书的时候开始维护，到现在已经快两年了。这个过程中我通过翻译文档，为同学们debug和答疑学到了很多东西，也很开心能帮到一些同学。 从2017年我工作以后，由于工作比较繁忙，更新频率有所下降。到今年早期的时候这种情况更加严重，加之我了解到，keras官方已经出了中文文档，更觉本份文档似乎应该已经基本完成了其历史使命，该到了
-
Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它能够以 TensorFlow, CNTK 或者 Theano 作为后端运行。Keras 的开发重点是支持快速的实验。能够以最小的时延把你的想法转换为实验结果，是做好研究的关键。