谷歌：python速成课程笔记

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谷歌：python速成课程笔记

1.从用户那里获取信息 name = "Alex" print("hello" + name) 2.让python成为你的计算器 1 print(4+5) 2 print(3-2) 3 print(2*3) 4 print(1/3) 5 print(((2+3)/3+5)*5) 6 print(2**10) 3.python语法基本介绍 Python基本数据类型一般分为:数字.字符串.列表.元组.字典.集合这六种基本数据类型.浮点型.复数类型.布尔型(布尔型就是只有…

机器学习入门 - Google机器学习速成课程 - 笔记汇总

机器学习入门 - Google机器学习速成课程 https://www.cnblogs.com/anliven/p/6107783.html MLCC简介前提条件和准备工作完成课程的下一步机器学习入门01 - 框架处理(Framing) https://www.cnblogs.com/anliven/p/10252938.html 机器学习基本术语. 了解机器学习的各种用途. 机器学习入门02 - 深入了解机器学习 (Descending into ML) https://www.cnbl…

python数据处理课程笔记（一）

一.numpy 1.numpy中所有元素必须是相同的类型 a=[1,2,3,4,'t'] #列表中有str类型,转换为ndarray时所有元素都转换为str类型 arr1=np.array(a) print(arr1) #输出['1' '2' '3' '4' 't'] 2.创建:np.array(collection) #rand只能接收维度参数,不可指定范围,固定范围0-1 arr=np.random.rand(3,4,5)#randn正态分布 3.ndarray的属性:ndim(维度个数).…

谷歌机器学习速成课程---降低损失 (Reducing Loss)：随机梯度下降法

在梯度下降法中,批量指的是用于在单次迭代中计算梯度的样本总数.到目前为止,我们一直假定批量是指整个数据集.就 Google 的规模而言,数据集通常包含数十亿甚至数千亿个样本.此外,Google 数据集通常包含海量特征.因此,一个批量可能相当巨大.如果是超大批量,则单次迭代就可能要花费很长时间进行计算. 包含随机抽样样本的大型数据集可能包含冗余数据.实际上,批量大小越大,出现冗余的可能性就越高.一些冗余可能有助于消除杂乱的梯度,但超大批量所具备的预测价值往往并不比大型批量高. 如果我们可以通过更少…

谷歌机器学习速成课程---3降低损失 (Reducing Loss)：学习速率

正如之前所述,梯度矢量具有方向和大小.梯度下降法算法用梯度乘以一个称为学习速率(有时也称为步长)的标量,以确定下一个点的位置.例如,如果梯度大小为 2.5,学习速率为 0.01,则梯度下降法算法会选择距离前一个点 0.025 的位置作为下一个点. 超参数是编程人员在机器学习算法中用于调整的旋钮.大多数机器学习编程人员会花费相当多的时间来调整学习速率.如果您选择的学习速率过小,就会花费太长的学习时间: 图 6. 学习速率过小. 相反,如果您指定的学习速率过大,下一个点将永远在 U 形曲线的底部随意…

谷歌机器学习速成课程---3降低损失 (Reducing Loss)：梯度下降法

迭代方法图(图 1)包含一个标题为“计算参数更新”的华而不实的绿框.现在,我们将用更实质的方法代替这种华而不实的算法. 假设我们有时间和计算资源来计算 w1 的所有可能值的损失.对于我们一直在研究的回归问题,所产生的损失与 w1 的图形始终是凸形.换言之,图形始终是碗状图,如下所示: 图 2. 回归问题产生的损失与权重图为凸形. 凸形问题只有一个最低点:即只存在一个斜率正好为 0 的位置.这个最小值就是损失函数收敛之处. 通过计算整个数据集中 w1 每个可能值的损失函数来找到收敛点这种方法效率太…