numpy库提供非常便捷的数组运算,方便数据的处理. 1.数组与标量之间可直接进行运算 In [45]: aOut[45]:array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]]) In [46]: a/5Out[46]:array([[ 0. , 0.2, 0.4, 0.6], [ 0.8, 1. , 1.2, 1.4], [ 1.6, 1.8, 2. , 2.2]])12345678910112.NumPy一元函数对ndarray中的数据执

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

前些日子在做绩效体系的时候,遇到了一件囧事,居然忘记怎样在Excel上拟合正态分布了,尽管在第二天重新拾起了Excel中那几个常见的函数和图像的做法,还是十分的惭愧.实际上,当时有效偏颇了,忽略了问题的本质,解决数据分析和可视化问题,其实也是Python的拿手好戏. 例如,画出指定区间的一个多项式函数: Python 代码如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt X = np.linspace(-4, 4, 1024) Y =

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

参考与前言 2010年,论文 Optimal Trajectory Generation for Dynamic Street Scenarios in a Frenet Frame 地址:https://www.researchgate.net/publication/224156269_Optimal_Trajectory_Generation_for_Dynamic_Street_Scenarios_in_a_Frenet_Frame Python代码示意地址:https://gitee.

pythonic如果翻译成中文的话就是很python.很+名词结构的用法在中国不少. 以下为了简略,我们用P表示pythonic的写法,NP表示non-pythonic的写法,当然此P-NP非彼P-NP. 为什么要追求pythonic? 相比于NP,P的写法简练,明确,优雅,绝大部分时候执行效率高,代码越少也就越不容易出错.我认为好的程序员在写代码时,应该追求代码的正确性,简洁性和可读性,这恰恰就是pythonic的精神所在. 对于具有其他编程语言经验而初涉Python的程序员(比如我自己)来说

上篇介绍了隐马尔科夫模型 本文给出关于问题3解决方法,并给出一个例子的python代码 回顾上文,问题3是什么, 下面给出,维比特算法(biterbi) algorithm 下面通过一个具体例子,来说明维比特算法(biterbi) 下面附上该解决该例题的python代码 import numpy as np #you must install the numpy A=np.array([[0.5,0.2,0.3],[0.3,0.5,0.2],[0.2,0.3,0.5]]) B=np.array(

何为pythonic? pythonic如果翻译成中文的话就是很python.很+名词结构的用法在中国不少,比如:很娘,很国足,很CCTV等等. 我的理解为,很+名词表达了一种特殊和强调的意味.所以很python可以理解为:只有python能做到的,区别于其他语言的写法,其实就是python的惯用和特有写法. 举个例子: 很python的写法: a,b = b,a 不python的写法: temp = a a = b b = temp 上面的例子通过了元组的pack和unpack完成了对a,b的

http://wuzhiwei.net/be_pythonic/ 何为pythonic? pythonic如果翻译成中文的话就是很python.很+名词结构的用法在中国不少,比如:很娘,很国足,很CCTV等等. 我的理解为,很+名词表达了一种特殊和强调的意味.所以很python可以理解为:只有python能做到的,区别于其他语言的写法,其实就是python的惯用和特有写法. 置换两个变量的值. 很python的写法:   1 a,b = b,a 不python的写法:   1 2 3 temp

list 列表相关 list 中最小值.最大值 import operator values = [1, 2, 3, 4, 5] min_index, min_value = min(enumerate(values), key=operator.itemgetter(1)) max_index, max_value = max(enumerate(values), key=operator.itemgetter(1)) print('min_index:', min_index, 'min_v

有如下R(5,4)的打分矩阵:(“-”表示用户没有打分) 其中打分矩阵R(n,m)是n行和m列,n表示user个数,m行表示item个数 那么,如何根据目前的矩阵R(5,4)如何对未打分的商品进行评分的预测(如何得到分值为0的用户的打分值)? ——矩阵分解的思想可以解决这个问题,其实这种思想可以看作是有监督的机器学习问题(回归问题). 矩阵R可以近似表示为P与Q的乘积:R(n,m)≍ P(n,K)*Q(K,m) 矩阵分解的过程中,将原始的评分矩阵分解成两个矩阵和的乘积:  矩阵P(n,K)表示n

所谓学习问题,是指观察由n个样本组成的集合,并依据这些数据来预測未知数据的性质. 学习任务(一个二分类问题): 区分一个普通的互联网检索Query是否具有某个垂直领域的意图.如果如今有一个O2O领域的垂直搜索引擎,专门为用户提供团购.优惠券的检索:同一时候存在一个通用的搜索引擎,比方百度,通用搜索引擎希望可以识别出一个Query是否具有O2O检索意图,如果有则调用O2O垂直搜索引擎,获取结果作为通用搜索引擎的结果补充. 我们的目的是学习出一个分类器(classifier),分类器能够理解为一个函

决策树ID3原理及R语言python代码实现(西瓜书) 摘要: 决策树是机器学习中一种非常常见的分类与回归方法,可以认为是if-else结构的规则.分类决策树是由节点和有向边组成的树形结构,节点表示特征或者属性, 而边表示的是属性值,边指向的叶节点为对应的分类.在对样本的分类过程中,由顶向下,根据特征或属性值选择分支,递归遍历直到叶节点,将实例分到叶节点对应的类别中. 决策树的学习过程就是构造出一个能正取分类(或者误差最小)训练数据集的且有较好泛化能力的树,核心是如何选择特征或属性作为节点, 通

朴素贝叶斯python代码实现(西瓜书) 摘要: 朴素贝叶斯也是机器学习中一种非常常见的分类方法,对于二分类问题,并且数据集特征为离散型属性的时候, 使用起来非常的方便.原理简单,训练效率高,拟合效果好. 朴素贝叶斯 贝叶斯公式: 朴素贝叶斯之所以称这为朴素,是因为假设了各个特征是相互独立的,因此假定下公式成立: 则朴素贝叶斯算法的计算公式如下: 在实际计算中,上面的公式会做如下略微改动: 由于某些特征属性的值P(Xi|Ci)可能很小,多个特征的p值连乘后可能被约等于0.可以公式两边取log然后

之前介绍过遗传算法,参见:https://www.cnblogs.com/LoganChen/p/7509702.html 我们用Python实现同样的问题解答. y=10*sin(5*x)+7*abs(x-5)+10 我们来求这个函数在0-10之间的最大值. 先来看一下这个函数的图像: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt """ **Colors** The following color abbreviat

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 python代码 sklearn.metrics.log_loss(y_true, y_pred, eps=1e-15, normalize=True, s

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 https://study.163.com/provider/400000000398149/index.htm?share=2&shareId=400000000398149( 欢迎关注博主主页,学习python视频资源,还有大量免费python经典文章) 医药统计项目QQ:231469242 分类变量检验方法 卡方分布绘图 如果多个符合正态分布的独立随机变量z1,z2,z3.....zk,z1+z2+z3+....z_k呈现卡方分布,自由度k.有几个正态分布相加,就有几个自由度 # -*-

1.测试代码:新建  fib.pyx # coding:utf-8 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans def km(): return KMeans(n_clusters=4) def fib(n): if n<2: return 1 else: return fib(n-1)+fib(n-2) def plots(): x = np.linspace(-2,

在语音分析,合成,转换中,第一步往往是提取语音特征参数.利用机器学习方法进行上述语音任务,常用到梅尔频谱.本文介绍从音频文件提取梅尔频谱,和从梅尔频谱变成音频波形. 从音频波形提取Mel频谱: 对音频信号预加重.分帧和加窗对每帧信号进行短时傅立叶变换STFT,得到短时幅度谱短时幅度谱通过Mel滤波器组得到Mel频谱从Mel频谱重建音频波形 Mel频谱转换成幅度谱griffin_lim声码器算法重建波形去加重声码器有很多种,比如world,straight等,但是griffin_lim是特殊的,它