【动手学深度学习】代码
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【动手学深度学习】代码
内容：
| 文件名 | 内容 |
|---|---|
| .ipynb_checkpoints | jupyter lab检查点 |
| _pycache_ | python根目录 |
| DataOperation.ipynb | 数据操作 |
| LinearRegression.ipynb | 线性回归 |
| ImageCfDataSet.ipynb | 图像分类数据集 |
| softmaxRegression.ipynb | softmax回归基础知识 |
| softmaxRegression_diy.ipynb | softmax回归手写实现 |
| softmaxRegression_gluon.ipynb | softmax回归简洁实现 |
| multiLayerPerceptron.ipynb | 多层感知机基础知识 |
| multiLayerPerceptron_diy.ipynb | 多层感知机手写实现 |
| multiLayerPerceptron_gluon.ipynb | 多层感知机简洁实现 |
| utils.py | 含有很多预定义好的函数，可以直接调用 |
| modelSelect_under-fitting_over-fitting.ipynb | 模型选择、欠拟合与过拟合 |
| weightAttenuation.ipynb | 权重衰减 |
| invertedDropout.ipynb | 丢弃法 |
| forbackPropagaComputeGraphs.ipynb | 正向传播、反向传播和计算图 |
| kaggleHousepricePrediction.ipynb | kaggle：房价预测 |
| kaggle_house_pred_test.csv | kaggle房价预测测试集 |
| kaggle_house_pred_train.csv | kaggle房价预测训练测试集 |
| submission.csv | 房价预测结果文件 |
魔乐社区（Modelers.cn) 是一个中立、公益的人工智能社区，提供人工智能工具、模型、数据的托管、展示与应用协同服务，为人工智能开发及爱好者搭建开放的学习交流平台。社区通过理事会方式运作，由全产业链共同建设、共同运营、共同享有，推动国产AI生态繁荣发展。
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