主成分分析法在实际中非常常见，这里我们使用随机生成样本进行它的python实现，这里的实现过程完全采用该博客另一篇文章——《[深度学习]数学基础之线性代数》。

今天小编大家分享一篇如何运行.ipynb文件的图文讲解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

decision_tree.ipynb 决策树学习

kmeans聚类学习 K_MEANS.ipynb

Python共享单车数据分析代码.ipynb

使用python进行数据分析,建模预测租金的完整案例,ipynb文件使用jupyter notebook或jupyter lab打开

一、DCGAN论文要点 通过跨步卷积层（例如：stride= 2）代替池化层（例如：最大池化层） 取消全连接层，用全局平均池化层代替（在判别器的最后一层） 所有层的输出都用BatchNormalization做归一化 生成器使用转置卷积层，激活函数使用ReLU函数，但最后一层输出层使用Tanh激活函数；判别器使用卷积层，激活函数使用LeakyReLU， the slope of the leak was set to 0.2 in all models. All weights were initialized from a zero-centered Normal distribution with standard deviation 0.02. （所有权重均从零中心正态分布初始化，标准偏差为0.02），Adam优化器的beta1值设置为0.5，学习率设置为0.0002，所有模型均采用小批量随机梯度下降（SGD）训练，最小批量为128。

利用PyTorch实现卷积神经网络LeNet-5，详情可参考博客：https://blog.csdn.net/didi_ya/article/details/121289390

关于categorical dqn的例子，适合初学者对深度强化学习categorical dqn的认识和了解

python的一些画图.ipynb