BP神经网络介绍 神经网络是机器学习中一种常见的数学模型,通过构建类似于大脑神经突触联接的结构,来进行信息处理.在应用神经网络的过程中,处理信息的单元一般分为三类:输入单元.输出单元和隐含单元. 顾名思义:输入单元接受外部给的信号与数据:输出单元实现系统处理结果的输出:隐含单元处在输入和输出单元之间,从网络系统外部是无法观测到隐含单元的结构的.除了上述三个处理信息的单元之外,神经元间的连接强度大小由权值等参数来决定. 图为BP神经网络结构:(图片均为截图来的笔记,蒟蒻手动狗头) 单个神经元的工作

画出data数据 data数据 34.62365962451697,78.0246928153624,030.28671076822607,43.89499752400101,035.84740876993872,72.90219802708364,060.18259938620976,86.30855209546826,179.0327360507101,75.3443764369103,145.08327747668339,56.3163717815305,061.1066645368476

1. np.c[a, b]  将列表或者数据进行合并,我们也可以使用np.concatenate 参数说明:a和b表示输入的列表数据 2.np.linspace(0, 1, N) # 将0和1之间的数分成N份 参数说明:0表示起始数据,1表示末尾数据,N表示生成的分数 3.xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x.min(), x.max(), N), np.arange(y.min(), y.max(), N))  对数据进行切分后,生成二维数据点 参数说明:np.ar

在上一个博客中,我们构建了随机森林温度预测的基础模型,并且研究了特征重要性. 在这个博客中,我们将从两方面来研究数据对预测结果的影响 第一方面:特征不变,只增加样本的数据 第二方面:增加特征数,增加样本的数据 1.sns.pairplot 画出两个变量的关系图,用于研究变量之间的线性相关性,sns.pattle([color]) 用于设置调色板, 有点像scatter_matrix 2.MSE   round(abs(pred - test_y).mean(), 2)  研究预测值与真实值之差的

ROC和AUC介绍以及如何计算AUC from:http://alexkong.net/2013/06/introduction-to-auc-and-roc/ ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器(binary classifier)的优劣,对两者的简单介绍见这里.这篇博文简单介绍ROC和AUC的特点,以及更为深入地,讨论如何作出ROC曲线图以及计算AUC. ROC曲线 需要提前说明的是,我们这里只讨论二值分类器.对

原文:通通玩blend美工(8)--动态绘制路径动画,画出个萌妹子~ 2年前我在玩Flex的时候就一直有一个疑问,就是如何来实现一个蚊香慢慢烧完的Loading动画呢? 刚经历了某甲方高强度一个月的洗礼后,这几天刚好闲下来,这个问题又浮现在我脑海里.于是经过几番思索纠结后,我发现了一个更好玩的效果,如下:                                                  ↑点击开始   只要是通过path来表示的都可以画出来哦亲~如果好好构思一下是可以实现很震撼的

3层-CNN卷积神经网络预测MNIST数字 本文创建一个简单的三层卷积网络来预测 MNIST 数字.这个深层网络由两个带有 ReLU 和 maxpool 的卷积层以及两个全连接层组成. MNIST 由 60000 个手写体数字的图片组成.本文的目标是高精度地识别这些数字. 具体实现过程 导入 tensorflow.matplotlib.random 和 numpy.然后,导入 mnist 数据集并进行独热编码.请注意,TensorFlow 有一些内置的库来处理 MNIST,也会用到它们: 仔细观

数据来自 UCI 数据集 匹马印第安人糖尿病数据集 载入数据 # -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd import matplotlib matplotlib.rcParams['font.sans-serif']=[u'simHei'] matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus']=False from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklea

1.条件随机场概念CRF,Conditional Random Field,是给定一组输入随机变量条件下另一组输出随机变量的条件概率分布模式,其特点是假设输出随机变量构成马尔可夫随机场. 条件随机场用于不同的预测问题.CRF条件随机场是给定随机变量X时,随机变量Y的马尔可夫随机场. 有一种条件随机场是线性链条件随机场(Linear Chain Conditional Random Field).线性链条件随机场可以用于标注等问题.then,在条件概率P(Y|X)中,Y是输出变量,表示标记序列,X

今天是个特殊的日子,圣诞节,也是周末,在这里先祝大家圣诞快乐!喜庆的日子,我们可以稍微放松一下,扯一扯昨天雷霆对战凯尔特人的比赛,这场比赛大威少又双叒叕拿下三双,而且是一个45+11+11的超级三双,其实小托马斯的表现也不遑多让,拿下31分9个助攻,末节一开始便带队打出一波小高潮反超比分,无奈威少爷最后几分钟暴走直接带走比赛,让人直呼精彩.好了,扯完之后我们进入正题. 今天给大家带来的是一个比较好玩的东西--H5坦克大战.这个东西的实现主要用到了H5的canvas以及原生的js,如果你已经是大牛

今天大家在群里大家非常热闹的讨论像画笔一样慢慢画出Path的这种效果该如何实现. 北京-LGL 博客号@ligl007发起了这个话题.然后各路高手踊跃发表意见.最后雷叔 上海-雷蒙 博客号@雷蒙之星 以一种巧妙的思路实现了这个效果 使大家受益匪浅 本来这篇博客应该由雷叔来写的,奈何雷叔忙着写教材,就委托我来写了. 我之前也总结过两种方法,再加上雷叔这第三种方法,一起写出来,分享给大家. 方法1 这种方法是最容易想到的,但是局限性也比较大,只适用于接近直线的这种Path.但是相对的代码比较简单,也

看到有面试题里会有问到如何用css画出三角形 众所周知好多图形都可以拆分成三角形,所以说会了画三角形就可以画出很多有意思的形状 画出三角形的原理是调整border(边框)的四个方向的宽度,线条样式以及颜色. 如果你将宽度调的足够大,改变不同方向的颜色,你就可以发现盒模型的border是四个梯形一样的线条. 这个时候如果将盒模型内部的height,width调为0px,则三角形就形成了. border:100px solid transparent //边框100px,实线,透明颜色,下面三行代码

d=1000; %两个小区中心间距离的一半 rcell=2*d/sqrt(3); %小区半径 ncell=3; %小区个数 cellposition=zeros(ncell,2); %初始化小区中心位置 theta=(0:ncell-2)'*pi/3; %角度 cellposition(2:end,1:2)= sqrt(3)*rcell*[cos(theta) sin(theta)]; %设置小区中心坐标 figure %画图 for cell=1:ncell x0=cellposition(c

看到有面试题里会有问到如何用css画出三角形 众所周知好多图形都可以拆分成三角形,所以说会了画三角形就可以画出很多有意思的形状 画出三角形的原理是调整border(边框)的四个方向的宽度,线条样式以及颜色. 如果你将宽度调的足够大,改变不同方向的颜色,你就可以发现盒模型的border是四个梯形一样的线条. 这个时候如果将盒模型内部的height,width调为0px,则三角形就形成了. 1 border:100px solid transparent //边框100px,实线,透明颜色,下面三行

看到有面试题里会有问到如何用css画出三角形 众所周知好多图形都可以拆分成三角形,所以说会了画三角形就可以画出很多有意思的形状 画出三角形的原理是调整border(边框)的四个方向的宽度,线条样式以及颜色. 如果你将宽度调的足够大,改变不同方向的颜色,你就可以发现盒模型的border是四个梯形一样的线条. 这个时候如果将盒模型内部的height,width调为0px,则三角形就形成了. 1 border:100px solid transparent //边框100px,实线,透明颜色,下面三行

由两点坐标如何画出直线  方法1:利用直线方程 斜率加截距 方法2:数据拟合 %由两点坐标得数据拟合直线与画线 x = [,]; y = [,]; k = ((-)/(-));% 由两点坐标得到直线斜率 line = k*x+0.5;% 直线方程 xy = :;% 定义画线的 x 长度 line1 = k*xy+0.5; figure(),plot(xy,line1); % % x1=[,]; x2=[,]; X=[x1(),x2()];% 两点坐标的x值 Y=[x1(),x2()];% 两点坐

整体代码比较冗长,但是很好读.写的方法全是按照BUG分类去写的.所以写死了,凑合看吧,画出饼图,树状图和生成对应的数据excel,希望大家举一反三能帮助自己分析BUG #__author__ = 'xu.duan' # -*- coding: utf-8 -*- import cairo import pycha.pie import pycha.bar import pycha.scatter import pycha.stackedbar import pycha.line import t

前言 前两天我刚发布了一篇CSS3实现小黄人动画的博客,但是实现的CSS3动画是基于我在站酷网找到的一张小黄人的jpg格式图片,并自己用PS抠出需要实现动画的部分,最后才完成的动画效果.但是,其实我的初衷是想体验一下用图片做动画的赶脚,但是找不到素材,才无奈用了最笨的方法来满足自己的需求,本想勉强能看就行了.可是呢,还是抵不住自己内心的完美,于是乎,用了一个晚上用CSS3画出了小黄人再实现类似的动画效果. 内容 OK,大家看一下下面两张图有什么不同: 当然,很多人会说,明显大小不同,嘴巴,头发也

刚学习了这个案例,然后觉得比较好玩,就练习了一下.然后发现其实也不难,如果你经常使用PS或者Flash的话,应该就会知道画个叮当猫是很容易的事,至少我是这么觉得.但是,用CSS3画出来确实是第一次接触,所以很乐意去尝试一下,对于我这种菜鸟,确实是帮助不少,至少懂得如何去画一个简单的人物形象出来,再加上一些动画效果,就活了,那就更好玩了!OK,开始之前,先把效果图晒一下: PS:说实话,我觉得挺可爱的,小时候经常看多啦A梦,突然感觉很亲切,很童真,瞬间年轻了好多,哈哈! 首先,先把HTML结构搭建

http://www.unity蛮牛.com/blog-5945-1409.html 本人大四狗,学unity半年有余,写此文章纯粹记录自己的心得. 废话不多说,进入主题.... 效果如图: 首先要理解圆是怎么画来的:无数个点连成闭合的线,点数越多,圆就越平滑. 然后我们怎么得到这些点呢? 得有个圆心,以圆心为始点画出一条半径长度的直线,直线的终点就是我们所求的圆的点. 那么现在就以我们的主角为圆心,即transform,以radius=10的半径画一条指向transform.forword的直

利用CSS可以画出各种需要的图形目录[1]矩形[2]圆形[3]椭圆[4]直角三角形[5]正三角形[6]平行四边形[7]梯形[8]六角星[9]六边形[10]五角星简单图形 矩形div{ width: 100px; height: 100px; background-color: red;} 圆形 div{ width: 100px; height: 100px; background-color: red; border-radius: 50%;} 椭圆 div{ width: 100px; he