系列博客,原文在笔者所维护的github上:https://aka.ms/beginnerAI, 点击star加星不要吝啬,星越多笔者越努力. 4.1 最小二乘法 4.1.1 历史 最小二乘法,也叫做最小平方法(Least Square),它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配.利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小.最小二乘法还可用于曲线拟合.其他一些优化问题也可通过最小化能量或最小二乘法来表达. 1801年,意大利天文学家朱赛普·

[问题] 在折腾: [已解决]Sublime Text 2中运行Python程序出错:The system cannot find the file specified 的过程中,虽然解决了找不到python.exe的问题,但是又出现下面这个错误: Demo print in Sublime Text 2Traceback (most recent call last): Now in sublime text 2, please input parameter:   File "D:\tmp\

廖雪峰老师python课程里有个代码运行助手,可以让你在线输入Python代码,然后通过本机运行的一个Python脚本来执行代码,很方便的一个脚本工具,但是很多人用过之后出现了这样的提示:“无法连接到Python代码运行助手.请检查本机的设置”,如图: 其实这很好解决,廖老师也提醒了 需要支持HTML5的浏览器: IE >= 9 Firefox Chrome Sarafi 所以解决方法就是换个浏览器试试,下面是我用chrome试验的效果,正常!

Ubuntu 下 Sublime 无法输入中文 解决方法如下: sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade 克隆项目到本地 : git clone https://github.com/lyfeyaj/sublime-text-imfix.git 运行脚本 : cd sublime-text-imfix && ./sublime-imfix 最后重启即可. 去除白色框框 之所以会出现白色框框,是因为代码不符合PEP8规范!!! 因

源 起 Error:setParent: Object 'renderView' not found 这是一个在工作中很常见的问题,以前做特效的时候有10%的概率会碰到,多发生在打开其他组交接来的Maya场景文件时: 当你不管是从File菜单Open,还是直接拖进Maya都无法解决时.使用下面这段代码即可: 过 程 这原本是一段Mel,我用Python把她重写了一下,变成了Python代码~ 根据发展的趋势,Python有可能全面取代Mel. import maya.cmds as mc exi

Python代码规范问题及解决 为了养成使用Python编程好习惯,尽量保证自己写的代码符合PEP8代码规范,下面是过程中报出的警告及解决方法,英文有些翻译不太准确见谅,会不断更新: PEP 8 只是检测风格错误,而非编码错误! PEP 8: module level import not at top of file 解决:import不在文件的最上面,可能引用之前还有代码,把import引用放到文件的最上部就可以消除警告了. PEP 8: expected 2 blank lines,fou

梯度下降法的python代码实现(多元线性回归最小化损失函数) 1.梯度下降法主要用来最小化损失函数,是一种比较常用的最优化方法,其具体包含了以下两种不同的方式:批量梯度下降法(沿着梯度变化最快的方向进行搜索最小值)和随机梯度下降法(主要随机梯度下降,通过迭代运算,收敛到最小值) 2.随机梯度与批量梯度计算是梯度下降的两种比较常用的方法,随机梯度下降法计算效率较高,不过不太稳定,对于批量梯度下降法,虽然计算速度较慢,但是计算方向稳定,它一定会朝着我们最优化的方向不断的进行靠近计算,结合以上两种方

日常生活中经常会遇到相关词联想的问题,也就是说输入一个词汇,把相关的词汇查询出来,听起来这个做法也不是太难,但如何去积累那么多的词汇,再用好的算法将相关内容联系起来,本身还是不简单的.笔者认为最简单的办法还是调用相关接口,省去不少麻烦,几行python代码就能搞定了. # -*- coding: utf-8 -*- # flake8: noqa __author__ = 'wukong' import urllib from urllib import urlencode #配置您申请的appK

 python机器学习-乳腺癌细胞挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share   机器学习,统计项目联系:QQ:231469242 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import

python机器学习-乳腺癌细胞挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 机器学习,项目统计联系QQ:231469242  目录 1.基本概念 2.SSE/SSR/SST可视化 3.简单回归分为两类 4.一元回归公式 5.估计的

本文讲梯度下降(Gradient Descent)前先看看利用梯度下降法进行监督学习(例如分类.回归等)的一般步骤: 1, 定义损失函数(Loss Function) 2, 信息流forward propagation,直到输出端 3, 误差信号back propagation.采用“链式法则”,求损失函数关于参数Θ的梯度 4, 利用最优化方法(比如梯度下降法),进行参数更新 5, 重复步骤2.3.4,直到收敛为止 所谓损失函数,就是一个描述实际输出值和期望输出值之间落差的函数.有多种损失函数的

PEP 8 - Python代码样式指南 PEP: 8 标题: Python代码风格指南 作者: Guido van Rossum <python.org上的guido>,Barry Warsaw <python.org上的barry>,Nick Coghlan <ncoghlan at gmail.com> 状态: 活性 类型: 处理 创建: 05 - 07月2001 后的历史: 05-Jul-2001,01-Aug-2013 内容 介绍 愚蠢的一致性是小心灵的大地精

参考   最小二乘法小结     机器学习:Python 中如何使用最小二乘法 什么是” 最小二乘法” 呢 定义:最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术,它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配. 作用:利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小. 原则:以” 残差平方和最小” 确定直线位置 (在数理统计中,残差是指实际观察值与估计值之间的差) 数学公式: 基本思路:对于一元线性回归模型, 假设从总体中获取了 n 组观察值(X1,Y

目录 1. Introduction 介绍 2. A Foolish Consistency is the Hobgoblin of Little Minds 尽信书,则不如无书 3. Code lay-out 代码布局 3.1 Indentation 缩进 3.2 Tabs or Spaces? 制表符还是空格? 3.3 Maximum Line Length 行的最大长度 3.4 Should a line break before or after a binary operator? 在

02_利用numpy解决线性回归问题 目录 一.引言 二.线性回归简单介绍 2.1 线性回归三要素 2.2 损失函数 2.3 梯度下降 三.解决线性回归问题的五个步骤 四.利用Numpy实战解决线性回归问题 五.总结 一.引言 上一节我们说到了torch和tf的功能,以及两者的区别.但是为了更好地去让大家体会框架的强大,我们首先不使用框架实现一个小demo.由于只是引入,因此,我们在这里使用一个比较简单的线性回归算法来讲解. 穿插一个广告,如果你对统计机器学习不是特别熟悉的话,建议你也简单看看,

03_利用pytorch解决线性回归问题 目录 一.引言 二.利用torch解决线性回归问题 2.1 定义x和y 2.2 自定制线性回归模型类 2.3 指定gpu或者cpu 2.4 设置参数 2.5 训练 2.6 保存模型 三.代码汇总 四.总结 一.引言 上一篇文章我们利用numpy解决了线性回归问题,我们能感觉到他的麻烦之处,很多数学性的方法都需要我们自己亲手去实现,这对于数学不好的同学来说,简直就是灾难,让你数学又好并且码代码能力又强,臣妾做不到呀!因此我们说到,可以利用torch这个框架

在Python社区文化的浇灌下,演化出了一种独特的代码风格,去指导如何正确地使用Python,这就是常说的pythonic.一般说地道(idiomatic)的python代码,就是指这份代码很pythonic.Python的语法和标准库设计,处处契合着pythonic的思想.而且Python社区十分注重编码风格一的一致性,他们极力推行和处处实践着pythonic.所以经常能看到基于某份代码P vs NP (pythonic vs non-pythonic)的讨论.pythonic的代码简练,明确

一个 11 行 Python 代码实现的神经网络 2015/12/02 · 实践项目 · 15 评论· 神经网络 分享到:18 本文由 伯乐在线 - 耶鲁怕冷 翻译,Namco 校稿.未经许可,禁止转载!英文出处:iamtrask.欢迎加入翻译组. 概要:直接上代码是最有效的学习方式.这篇教程通过由一段简短的 python 代码实现的非常简单的实例来讲解 BP 反向传播算法. 代码如下:   X = np.array([ [0,0,1],[0,1,1],[1,0,1],[1,1,1] ]) y

选择了脚本语言就要忍受其速度,这句话在某种程度上说明了 python 作为脚本的一个不足之处,那就是执行效率和性能不够理想,特别是在 performance 较差的机器上,因此有必要进行一定的代码优化来提高程序的执行效率.如何进行 Python 性能优化,是本文探讨的主要问题.本文会涉及常见的代码优化方法,性能优化工具的使用以及如何诊断代码的性能瓶颈等内容,希望可以给 Python 开发人员一定的参考. Python 代码优化常见技巧 代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下

摘要:代码优化能够让程序运行更快,可以提高程序的执行效率等,对于一名软件开发人员来说,如何优化代码,从哪里入手进行优化?这些都是他们十分关心的问题.本文着重讲了如何优化Python代码,看完一定会让你收获满满! 代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高,根据80/20原则,实现程序的重构.优化.扩展以及文档相关的事情通常需要消耗80%的工作量.优化通常包含两方面的内容:减小代码的体积,提高代码的运行效率. 改进算法,选择合适的数据结构 一个良好的算法能够