功能:通过样本进行训练,让线性单元自己找到(这就是所谓机器学习)工资计算的规律,然后用两组数据进行测试机器是否真的get到了其中的规律. 原文链接在文尾,文章中的代码为了演示起见,仅根据工作年限来预测工资,参数是一维的,最后绘制的图也是平面图.本着学习的态度,我将代码改为能根据两个参数来预测工资,两个参数分别是工作年限和级别,并且用3D图绘制出拟合的效果.原作者的代码是适用于Python2.7的,我的代码适用于Python3,谨供参考. 注意:绘图代码需要安装matplotlib. 代码: #!…

往期回顾 在上一篇文章中,我们已经学会了编写一个简单的感知器,并用它来实现一个线性分类器.你应该还记得用来训练感知器的『感知器规则』.然而,我们并没有关心这个规则是怎么得到的.本文通过介绍另外一种『感知器』,也就是『线性单元』,来说明关于机器学习一些基本的概念,比如模型.目标函数.优化算法等等.这些概念对于所有的机器学习算法来说都是通用的,掌握了这些概念,就掌握了机器学习的基本套路. 线性单元是什么? 感知器有一个问题,当面对的数据集不是线性可分的时候,『感知器规则』可能无法收敛,这意味着我们永…

本文的原版Python代码参考了以下文章: 零基础入门深度学习(1) - 感知器 零基础入门深度学习(2) - 线性单元和梯度下降 在机器学习如火如荼的时代,Python大行其道,几乎所有的机器学习的程序都是Python写的. .Net的机器学习库有,但是非常少,Tensorflow也暂时并不支持.Net. 写这篇文章的目的,也只是想尝试一下,通过将Python的源代码改写成Net来更加深入的理解感知机的原理. 毕竟在改写的时候,每一行代码都必须研究一下,很多知识是无法混过去的. 感知机的模型其…

不多说,直接上干货! 最近,在看论文,提及到这个修正线性单元(Rectified linear unit,ReLU). Deep Sparse Rectifier Neural Networks ReLu(Rectified Linear Units)修正线性单元(Rectified linear unit,ReLU) 激活函数实现–4 Rectified linear函数实现Rectified Linear Units ReLU 和sigmoid 函数对比 ReLU为什么比Sigmoid效果好…

修正线性单元(Rectified linear unit,ReLU) Rectified linear unit 在神经网络中,常用到的激活函数有sigmoid函数f(x)=11+exp(−x).双曲正切函数f(x)=tanh(x),今天要说的是另外一种activation function,rectified linear function,f(x)=max(0,x), The rectifier is, as of 2015, the most popular activation func…

1 ARMA时间序列机器特性 下面介绍一种重要的平稳时间序列——ARMA时间序列. ARMA时间序列分为三种: AR模型,auto regressiv model MA模型,moving average model ARMA模型,auto regressive moving average model 可证ARMA时间序列具有遍历性,因此可以通过它的一个样本估计自协方差函数及自相关函数. 2 ARMA.AR.MA模型的基础知识(略) 3 例:随机模拟下列序列,样本容量10000,其中样本符合均值…

下面是预测结果: #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # __author__ = "blzhu" """ python study Date:2017 <土的本构关系-罗汀>5.5.2节修正剑桥模型预测——围压sigma3=常数 根据ε1求其余的量 """ # from numpy import * import numpy as np import stri…

很久以前就有想过使用深度学习模型来对dota2的对局数据进行建模分析,以便在英雄选择,出装方面有所指导,帮助自己提升天梯等级,但苦于找不到数据源,该计划搁置了很长时间.直到前些日子,看到社区有老哥提到说OpenDota网站(https://www.opendota.com/)提供有一整套的接口可以获取dota数据.通过浏览该网站,发现数据比较齐全,满足建模分析的需求,那就二话不说,开始干活. 这篇文章分为两大部分,第一部分为数据获取,第二部分为建模预测.   Part 1,数据获取 1.接口分析…

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Oct 20 14:03:05 2018 @author: 12958 """ import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 忽略警告 import warnings warnings.filterwarnings('i…

引子: 如图反映了python3中,几个类的继承关系和查找顺序.对于类A,其查找顺序为:A,B,E,C,F,D,G,(Object),这并不是一个简单的深度优先或广度优先的规律.那么这个顺序到底是如何产生的? C3线性是用于获取多重继承下继承顺序的一种算法.通常,被称为方法解析顺序,即MRO(method resolution order). 算法的名字“C3”并不是缩写,而是指该算法的三大重要属性: 1.前趋图.作为有向无环图,找不到任何的循环,通常用前趋图来理解程序的依赖关系. 2.保持局部…