python自建类神经网络之起源这篇文章的主要内容是自建单层影藏层简易类神经网络通过将类神经网络的每一个步骤详细的讲解来清晰明了的看懂到底什么是类神经网络，揭开深度学习的神秘面纱的一角。 Neural Network是这两年很火的技术，但从1980前研究强人工智能，受限于硬件和算法的不足。1980后意识到弱人工智能，2010年后深度学习起来。深度学习属于机器学习的一环，机器学习属于人工智能的一环。如图：使用的是python的环境，这里简单介绍下环境的安装过程吧，我一般喜欢百度（anaconda 清华镜像）在里面下载一个3.5版本左右的就可以了太高也不好太低也不行，安装过程很简易，这里就省略。事实上单层类神经网络通过框架图是很容易理解的，如下面例子：预测房屋的价格从左边输入层的各个影响房价变量，经历过权重的影响最后得出价格，公式就是：价格 = W1X1 + W2X2 + W3X3 + W4X4依据该公式即可在python中自建类神经网络。代码如下：混淆矩阵可用于计算准确率与召回率。
深入学车代理奖励表，透过算法来获取最大利益
最近进入自我学习状态中，实在没得时间去编写文章~有很多的idea想分享出来但是实在是精力有限，为避免这些想法的丢失我都将它们记录在自己的OneNote上，等有了机会再把它实现了。不表水了进入正题~在上大学的前期时间我曾经为了赚取一些生活的零花钱，做过一个兼职，叫学车业务员（其实就是帮驾校招收学车的人），接触到这个兼职当然是因为学车了，这些都是前话，而促使我写下这篇文章的最主要的因素的前两天，我敬爱的杨教练（我当时学车的教练，从学车到我拿到驾照的实际时间应该就三四个月吧）突然发了一个消息给我，说这是今年业务员的奖励机制，具体如下图:从图中解释部分可以看到如下条例：月业绩：少于12人，按每人100佣金，多于12人，按每人150佣金加1200奖励金半年：不少于50人，按每人150佣金加2000奖励金正常思维的下来看，一个月内超过12人是很很不错的，若半年超过50人收入也是客观的。但对于不正常思维的人呢？（我承认在某些方面我是不正常的(⊙o⊙)…）