但，我还是不喜欢DOM上太重都是元素，不喜欢庞大包罗万象搞得没有一家能完美实现的标准，另外用XML、Flex的MXML或Sliverlgiht/WPF的XAML来描述图形实在是笨重不灵活，基于HTML5的HT for Web很自然的选择了一条自定义简单标准
该教程将介绍如何入门神经网络，一共包含五部分。你可以在以下链接找到完整内容。矢量的反向传播梯度检查动量在先前的教程中，我们已经使用学习了一个非常简单的神经网络：一个输入数据，一个隐藏神经元和一个输出结果。其中，xij表示第i个样本的第j个特征值。
今天，我们将看看我们用数字表示文本数据的最基本方法之一：One-hot编码。我们将创建一个维度与词汇表大小相等的矢量，如果文本数据具有vocab单词的特征，我们将在那个维度中放置一个1。每当我们再次遇到这个词时，我们会增加计数。我们如果没有找到这个词则为0
进行已经矢量化后的字符串数据，可以使用pandas的Series数据对象的map方法。这样，对于未经矢量化的数据也可以先进行数据的矢量化转换然后再进行相应的处理。
使用pandas处理向量化的数据，进行数据的替换时不仅仅能够进行字符串的替换也能够处理数字。dtype: float64从上面可以看出，替换可以进行单个数字的替换，也可以穿入一个字典进行一个序列的替换。但是，通过Series对象的replace方法进行数据
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