# python-tutorial-exercise
python教程，包括：python基础、numpy、scipy、python进阶、matplotlib、OOP、tensorflow、keras、pandas、NLP analysis.


## 07keras 
> * bAbi: 阅读理解任务
  * 记忆网络（memory network）实现阅读理解任务
  * RNN网络实现
> * keras 应用
  * 01.base: 认识keras变量
  * 02mlp_multi_classification: 多层感知器多分类深度网络
  * 03mlp_binary_classification: 多层感知器二分类深度网络
  * 04vgg_conv: VGG，图像经典卷积网络结构
  * 05lstm_classification: LSTM分类网络
  * 06sequential: 序列模型，模型保存
  * 07shared_lstm: 模型参数共享
  * 08imdb_fasttext: fasttext网络结构实现二分类
  * 09fasttext_multi_classification: fasttext的深度网络结构实现多分类
  * 10seq2seq: 法语到英语的翻译任务，seq2seq模型
  * 11lstm_text_generation: LSTM模型实现文本生成任务
  * 12rnn_num_add: RNN网络学习三位数以内的加法运算
  * 13rnn_num_multiplication: RNN网络学习三位数以内的乘法运算

## 19xgboost 
文本特征分类

[lr.py](lr.py)
lr 文本分类

[xgb.py](xgb.py)
xgboost 文本分类


[xgb_lr.py](xgb_lr.py)
xgboost 提取特征之间的关系，再用lr文本分类