Repmat:Replicate and tile an array Syntax B = repmat(A,m,n) B = repmat(A,[m n]) B = repmat(A,[m n p...]) Description B = repmat(A,m,n) creates a large matrix B consisting of an m-by-n tiling of copies of A. The size of B is [size(A,1)*m, (size(A,2)*n…

平台:Win7 64 bit,Matlab R2014a(8.3) “Matlab”是“Matrix Laboratory” 的缩写,中文“矩阵实验室”,是强大的数学工具.本文侧重于Matlab的编程语言侧面,讲述Matlab的基本语法,以及用Matlab语言进行程序设计.值得一提的是,Matlab从R2014a版本开始支持中文语言了! 1.基本概念 Matlab默认启动后界面: Matlab有关的文件后缀: File Extension Description .m MATLAB Code —…

Convert from list Apply np.array() method to convert a list to a numpy array: import numpy as np mylist = [1, 2, 3] x = np.array(mylist) x Output: array([1, 2, 3]) Or just pass in a list directly: y = np.array([4, 5, 6]) y Output: array([4, 5, 6]) Pa…

Self-taught 自我学习器实验报告 1.Self-taught 自我学习实验描述 自我学习是无监督特征学习算法,自我学习意味着算法能够从未标注数据中学习,从而使机器学习算法能够获得更大数量的数据,因而更有可能取得更好的性能.在本实验中,我们将按照自我学习的步骤,使用稀疏自编码器和softmax分类器去构造一个手写数字分类器. 实现流程 Step 1 :产生训输入和测试样本集 Step 2 :训练稀疏自编码器 Step 3 :提取特征 Step 4 :训练和测试softMax分类器 Ste…

K近邻(KNN):分类算法 * KNN是non-parametric分类器(不做分布形式的假设,直接从数据估计概率密度),是memory-based learning. * KNN不适用于高维数据(curse of dimension) * Machine Learning的Python库很多,比如mlpy(更多packages),这里实现只是为了掌握方法 * MATLAB 中的调用,见<MATLAB分类器大全(svm,knn,随机森林等)> * KNN算法复杂度高(可用KD树优化,C中可以用…

Sparse Autoencoder稀疏自编码器实验报告 1.Sparse Autoencoder稀疏自编码器实验描述 自编码神经网络是一种无监督学习算法,它使用了反向传播算法,并让目标值等于输入值,比如 .自编码神经网络尝试学习一个 的函数.换句话说,它尝试逼近一个恒等函数,从而使得输出 接近于输入 .当我们为自编码神经网络加入某些限制,比如给隐藏神经元加入稀疏性限制,那么自编码神经网络即使在隐藏神经元数量较多的情况下仍然可以发现输入数据中一些有趣的结构.稀疏性可以被简单地解释如下.如果当神经…

内容主要来源于机器学习实战这本书.加上自己的理解. 1.KNN算法的简单描写叙述 K近期邻(k-Nearest Neighbor.KNN)分类算法能够说是最简单的机器学习算法了. 它採用測量不同特征值之间的距离方法进行分类. 它的思想非常easy:假设一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别.则该样本也属于这个类别. 下图是大家引用的一个最经典演示样例图. 比方上面这个图,我们有两类数据,各自是蓝色方块和红色三角形,他们分布在一个上图的二维中间中. 那…

1.常见概率分布 ##正态分布 pnorm(1.96) #P(x<=1.96)时的分布概率 pnorm(1.96,0,1) #上同 pnorm(1.96,lower.tail = F) #P(x>1.96)注意与pnorm的区别 qnorm(0.975) #已知分布概率求x值 dnorm(0) #f(0)概率密度值 rnorm(111) #产生符合正态分布的111个随机数 ##泊松分布 Possion(x,λ) dpois(2,0.9) #等同概率密度 dpois(2.1,0.9) #x一定需…

# # kNN 分类算法 a = np.array([[1,1],[1.2,1.5],[0.3,0.4],[0.2,0.5]]) #构造样本数据 labels = ['A','A','B','B'] # print(a.shape[0]) # 行数 shape(1)表示列数 diffMat = np.tile (np.array([[1.5,1.2]]),(a.shape[0],1)) - a #tile(被重复数据,(重复几行,每行重复几次)) # diffMat # [[ 0.5 0.2]…

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]=2 # 设置使用的GPU tfconfig=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True) # 如果分类的GPU没有,允许tf自动分配设备 tfconfig=tf.gpu_options.allow_growth=True # Gpu 按需增加 sess=tf.Session(config=tfconfig) 定义resnet 类 class resnetv1(Network):#…

转载请注明出处: https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/10043864.html 参考网址: 论文:https://arxiv.org/abs/1506.01497 tf的第三方faster rcnn:https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn IOU:https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/9043395.html faster rcnn主要包括两部分:rpn网络和r…

100 numpy exercise 翻译:YingJoy 网址: https://www.yingjoy.cn/ 来源:https://github.com/rougier/numpy-100 Numpy是Python做数据分析必须掌握的基础库之一,非常适合刚学习完Numpy基础的同学,完成以下习题可以帮助你更好的掌握这个基础库. Python版本:Python 3.6.2 Numpy版本:Numpy 1.13.1 1. 导入numpy库并取别名为np (★☆☆) (提示: import -…

roidb是比较复杂的数据结构,存放了数据集的roi信息.原始的roidb来自数据集,在trian.py的get_training_roidb(imdb)函数进行了水平翻转扩充数量,然后prepare_roidb(imdb)[定义在roidb.py]为roidb添加了一些说明性的属性. 在这里暂时记录下roidb的结构信息,后面继续看的时候可能会有些修正: roidb是由字典组成的list,roidb[img_index]包含了该图片索引所包含到roi信息,下面以roidb[img_index]…

Histgram直方图适合于单个变量的value分布图形 seaborn在matplotlib基础上做了更高层的抽象,方便对基础的图表绘制.也可以继续使用matplotlib直接绘图,但是调用seabon的set()方法就能获得好看的样式. # Import plotting modules import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # Set default Seaborn style sns.set() # Plot hist…

1.去除重复数据 函数:duplicated(x, incomparables = FALSE, MARGIN = 1,fromLast = FALSE, ...),返回一个布尔值向量,重复数据的第一个为FALSE,其他为TRUE. x可以是vector或data.frame.为data.frame时,数据的基本单位是行. 2.*apply系列 2.1以行或列为单位向函数传递参数:apply(X, MARGIN, FUN, ...),返回一个结果向量. x是数据,可以是矩阵,数据框.margin…

100 numpy exercises A joint effort of the numpy community The goal is both to offer a quick reference for new and old users and to provide also a set of exercices for those who teach. If you remember having asked or answered a (short) problem, you ca…

本章内容: 数学和统计函数 字符处理函数 循环和条件执行 自编函数 数据整合与重塑 5.1一个数据处理难题 5.2数值和字符处理函数 分为数值函数和字符串函数,下面是数学函数截图: ceiling.floor.trunc.signif函数第一次听说,是一些数位函数的处理函数.注意log是以e为底的.当上面的函数用在向量.矩阵.数据框时,单独用于每一个独立的值. 5.2.2统计函数 举个例子:mean函数 mean(x, trim = , na.rm = FALSE, ...) #trim参数表示…

毫无疑问,faster-rcnn是目标检测领域的一个里程碑式的算法.本文主要是本人阅读python版本的faster-rcnn代码的一个记录,算法的具体原理本文也会有介绍,但是为了对该算法有一个整体性的理解以及更好地理解本文,还需事先阅读faster-rcnn的论文并参考网上的一些说明性的博客(如一文读懂Faster RCNN).官方的py-faster-rcnn代码库已经不再维护了,我使用的是经过少许修改后的代码(主要是numpy版本不兼容导致的一些错误),可以参考这里. faster-rcn…

接着上篇的博客,我们获取imdb和roidb的数据后,就可以搭建网络进行训练了. 我们回到trian_rpn()函数里面,此时运行完了roidb, imdb = get_roidb(imdb_name),取得了imdb和roidb数据. 先进入第一阶段的训练: print '~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~' print 'Stage 1 RPN, init from ImageNet model' print…

练习篇(Part 2) 11. Create a 3x3 identity matrix (★☆☆) arr = np.eye(3) print(arr) 运行结果:[[1. 0. 0.] [0. 1. 0.] [0. 0. 1.]] 12. Create a 3x3x3 array with random values (★☆☆) arr = np.random.random((3,3,3)) print(arr) 运行结果:略 13. Create a 10x10 array with ra…

R 作为一种向量化的编程语言,一大特征便是以向量计算替代了循环计算,使效率大大提升.apply函数族正是为解决数据循环处理问题而生的 -- 面向不同数据类型,生成不同返回值的包含8个相关函数的函数族. 为何要用apply? 在使用 R 时,要尽量用 array 的方式思考,避免 for 循环,写过多的 for 循环代码,最后把 R 代码写的跟 C 似得说明你没有进入 R 的思考方式,是一种费力不讨好的行为.那么不用循环怎么实现迭代呢?apply函数族是一把利器,它不是一个函数,而是一族功能类似的…

>> import numpy as np >> help(np.repeat) >> help(np.tile) 二者执行的是均是复制操作: np.repeat:复制的是多维数组的每一个元素: np.tile:复制的是多维数组本身: 1. np.repeat >> x = np.arange(1, 5).reshape(2, 2) >> np.repeat(x, 2) array([1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4]) # 对数组中…

在学习knn分类算法的过程中用到了tile函数,有诸多的不理解,记录下来此函数的用法.   函数原型:numpy.tile(A,reps) #简单理解是此函数将A进行重复输出 其中A和reps都是array_like的参数,A可以是:array,list,tuple,dict,matrix以及基本数据类型int,string,float以及bool类型,reps的类型可以是tuple,list,dict,array,int,bool,但不可以是float,string,matrix类型. 计较常…

tile函数位于python模块 numpy.lib.shape_base中,他的功能是重复某个数组.比如tile(A,n),功能是将数组A重复n次,构成一个新的数组,我们还是使用具体的例子来说明问题: 先来引入numpy下的所有方法 我们创建一个a,如图下图,使用tile来创建b,注意看b的数据结构 假如我们输入一个元组(1,2),我们会得到一样的结果,与上面相同的b 当然,我们想要a变为一个二维数组,就要换一种重复的方式了. b = tile(a,(m,n)):即是把a数组里面的元素复制n次…

tile(A,reps) 创建一个数组,通过reps次重复A >>>a=np.arry([0,1,2])#创建了一个数组 >>>np.tile(a,2)#创建了一个数组,重复a两次 array([0,1,2,0,1,2]) >>>np.tile(a,(2,2))#横向复制两次,纵向复制两次 array([ [0,1,2,0,1,2], [0,1,2,0,1,2] ]) >>>b=np.array([ [1,2], [3,4] ]) &…

tile函数位于python模块 numpy.lib.shape_base中,他的功能是重复某个数组.比如tile(A,n),功能是将数组A重复n次,构成一个新的数组,我们还是使用具体的例子来说明问题: 先来引入numpy下的所有方法: >>> from numpy import * 我们创建一个a,如图下图,使用tile来创建b,注意看b的数据结构: >>> a=[0,1,2]>>> b=tile(a,2)>>> barray([0…

My original posting on string repetition caused a couple responses, and is currently among the Top Posts, which indicates to me that this seems to be a frequent and non-trivial problem. The .Net API requires that we need to handle two different cases…

numpy.repeat(a, repeats, axis=None) >>> a = np.arange(3) >>> a array([0, 1, 2]) >>> np.repeat(a, 2) array([0, 0, 1, 1, 2, 2]) >>> a = [[0,1], [2,3], [4,5]]>>> y = np.repeat(a, 2)>>> yarray([0, 0, 1, 1,…

tile函数 来自于numpy.lib.shape_base 功能:重复某个数组. 比如说tile(A, n), 功能是将数组A重复n次,构成一个新的数组(行数只有1个) 比如说tile(A, n, 1), 功能是将数组A重复n次,构成一个新的数组(n 行,每行中只有1个) # 先引入numpy下的所有方法 from numpy import * # 源码中的示例如下 >>> a = np.array([0, 1, 2]) >>> np.tile(a, 2) array…

>>> v = np.array([1, 0, 1])>>> vv = np.tile(v,(4,1))>>> print vv[[1 0 1] [1 0 1] [1 0 1] [1 0 1]]>>>…