1.glmfit() 功能:构建一个广义线性回归模型. 使用格式:b=glmfit(X,y,distr),根据属性数据X以及每个记录对应的类别数据y构建一个线性回归模型,distr可取值为:binomial.gamma.inverse gaussian.normal(默认值)和poisson,分别代表不同类型的回归模型. 2.patternnet() 功能:构建一个模式识别神经网络. 模式识别神经网络是一个前馈神经网络,通过对已知含有标签的数据进行训练得到神经网络模型,从而可以对新的不含标签的数

文章目录 0. BERT介绍 1. BERT配置 1.1. clone BERT 代码 1.2. 数据处理 1.2.1预训练模型 1.2.2数据集 训练集 测试集 开发集 2. 修改代码 2.1 加入新的处理类 2.2 处理类注册 3. 运行代码 4. 分类预测 4.1 修改参数, 进行预测 4.2 得到类别 5. 运行问题 5.1 出现内存不够 6. 源码 GITHUB 地址 0. BERT介绍 google 在2018年放出的大杀器, 作为当前NLP的最新技术,此模型在NLP的多个上游下游问

一.函数     # *****# 函数:完成 特定 功能的代码块,作为一个整体,对其进行特定的命名,该名字就代表函数# -- 现实中:很多问题要通过一些工具进行处理 => 可以将工具提前生产出来并命名# => 通过名字就可以找到工具 => 使用工具来解决问题 # 函数的优点:# 1. 避免代码的冗余# 2. 让程序代码结构更加清晰# 3. 让代码具有复用性,便于维护 # 函数的四部分'''1. 函数名:使用该函数的依据2. 函数体:完成功能的代码块3. 返回值:功能完成的反馈结果4.

一.函数的定义 函数的四个组成部分: 函数名. 函数体. 函数返回值. 函数参数 1.概念:重复利用的工具,可以完成特定功能的代码块,函数是存放代码块的容器 2.定义: def:声明函数的关键词 函数名fn:使用该函数的依据 函数体:完成功能的代码块 返回值return:功能完成的反馈结果 参数():完成功能需要的条件信息(参数个数可以为0~n个,但()一定不能丢) 3.定义函数的方法: def 函数名(参数们): 函数体 return‘返回值’ fn直接打印,只能看到函数存放代码的地址 age

函数 # ***** # 函数:完成 特定 功能的代码块,作为一个整体,对其进行特定的命名,该名字就代表函数 # -- 现实中:很多问题要通过一些工具进行处理 => 可以将工具提前生产出来并命名 # => 通过名字就可以找到工具 => 使用工具来解决问题 # 函数的优点: # 1. 避免代码的冗余 # 2. 让程序代码结构更加清晰 # 3. 让代码具有复用性,便于维护 # 函数的四部分 ''' 1. 函数名:使用该函数的依据 2. 函数体:完成功能的代码块 3. 返回值:功能完成的反馈结

# PEP8:python写代码的规范 def fn(n1, n2): """ 函数的文档注释 :param n1: 第一个数 :param n2: 第二个数 :return: 该函数的返回值是*** """ print(n1, n2) pass # 1.根据函数体分类# 空函数: pass来填充函数体的函数 - 优先明确函数名,暂不明确函数体(编程中就存在一些没有函数体的函数) def fn1(): pass def login(): pass

总结: 一.研究内容 本文研究了CAL-BP(基于隐层的竞争学习与学习率的自适应的改进BP算法)在症状证型分类预测中的应用. 二.算法思想 1.隐层计算完各节点的误差后,对有最大误差的节点的权值进行正常修正,  而对其它单元的权值都向相反方向修正,用 δ表示隐层节点的权值修正量, 则修正量的调整公式具体为 2.每次算法迭代完以后,计算误差函数的值并与前一次的值进行比较,如果误差函数的值增大,     则代表过调了学习率,应在下一次迭代时以一定比率下调学习率 ],若误差函数的i+1值减小,    

php数组函数(分类基本数组函数,栈函数,队列函数) 一.总结 1.常用数组函数 函数 描述 array() 创建数组. array_combine() 通过合并两个数组来创建一个新数组. array_flip() 交换数组中的键和值. array_key_exists() 检查指定的键名是否存在于数组中. array_merge() 把一个或多个数组合并为一个数组. array_multisort() 对多个数组或多维数组进行排序. array_pop() 删除数组的最后一个元素(出栈). a

需要在api/extend.func.php 文件中加入的函数 获取分类名称 cat_name($catid) 传入分类id function cat_name($catid) { global $db; $catid = intval($catid); $catname = ''; $r = $db->get_one("SELECt catname FROM {$db->pre}category WHERe catid=$catid"); $catname = $r['c

来源引用:https://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50629608 1.引言 贝叶斯是经典的机器学习算法,朴素贝叶斯经常运用于机器学习的案例.比如说 文本分类/垃圾邮件的分类/情感分析:在文本分类中,贝斯依旧占有一席之地,因为文本数据中,分布独立这个假设基本上成立的. 推荐系统:朴素贝叶斯和协同过滤一起使用,经常出现在推荐系统.以后有机会会好好写一篇关于推荐系统的文章. 值得提醒的,以下部分点是要知道的: 数据要服从正态分布, 使用拉

准备工作: https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/,下载LIBSVM:(LIBSVM工具相较于MATLAB自带的工具:1).支持多分类及回归(‘-s 0’ ,‘-s 1' -> 多分类'-s 3':'-s 4' -> 回归:'-s 2' -> one-class SVM),matlab自带的仅支持二分类,且不支持回归2).支持核函数种类多样(linear;polynomial;RBF(radial basis function);sigmoi

使用python3 学习了线性回归的api 分别使用逻辑斯蒂回归  和   随机参数估计回归 对良恶性肿瘤进行预测 我把数据集下载到了本地,可以来我的git下载源代码和数据集:https://github.com/linyi0604/MachineLearning import numpy as np import pandas as pd from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.preprocessi

(一)数据准备 1.爬取京东自营店kindle阅读器的评价数据,对数据进行预处理,使用机器学习算法对评价文本进行舆情分析,预测某用户对本商品的评价是好评还是差评.通过数据分析与模型分析,推测出不同型号(价格)的kindle具有的特征,并根据每种型号的特征向不同需求的顾客推荐.爬取的数据集中包括“评论”.“字数”.“评论的点赞数”.“评论的评论数”.“评论类型”五列,为了找出价值较高的数据.首先利用主成分分析的方法,将“字数”.“评论的点赞数”.“评论的评论数”作为输入变量,得到每条数据的权重,而

函数:一段具有某些特定功能的代码段. 使用函数的严格规定: 1.函数声明 2.函数定义 3.函数调用 函数声明:告知系统编译器该系统的函数名,函数参数,参数类型,参数个数,参数顺序等等,以便函数调用时对其进行校验. 格式:函数返回值类型修饰符  函数名(参数); 一般推荐复制 声明一般放在.h文件中 函数定义: 也叫函数的实现,也就是函数的功能代码 格式: 函数返回值类型修饰符 函数名(参数){ 代码实现.... } 定义一般放在.m文件中 如果定义在了main上边,则可以省略函数声明,如果定义

此次我做的实验是二分类问题,输出precision,recall,accuracy,auc # -*- coding: utf-8 -*- #from sklearn.neighbors import import numpy as np from pandas import read_csv import pandas as pd import sys import importlib from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier fro

函数的种类 传参的基本要求 默认参数 *args 关键字参数 **kwargs 普通函数 带参数 默认参数 def text(a,b=2) print("haha") print(a) print(b) ret = text(1) print(ret) 关键字参数 a=1 def text1(a,b,m): print(a) print(b) print(m) ret = text1(m=2,a=1,b=3) 可变参数 *args def text2(a,*args): print(a

v  单行函数:对每一行输入值进行计算,得到相应的计算结果,返回给用户,也就是说,每行作为一个输入参数,经过函数计算得到每行的计算结果. 比如select length(ename) from emp v  多行函数:对多行输入值进行计算,得到多行对应的单个结果. 比如select max(sal) from emp;  还有min(),avg(). n  单行函数分类  字符函数 n  介绍 字符函数是oracle中最常见的函数,我们来看看有哪些字符函数: v  replace(char1,s

==================系统库函数================ 字符串函数 举例数学函数 import math val=math.sin(3.14/6) val=math.sin(math.pi/6) >>> 3*3*3*3 81 >>> math.pow(3,4)     #3的4次方 81.0 举例操作系统函数 >>> import os >>> os.getcwd()    #列出当前目录 'C:\\Users

**这些用法前最好用 #include <iostream>    //不要用iostream.h ,会出现好多问题 #include <iomanip> // io 流控制头文件, 主要是一些操纵用法如setw(int n),setprecision(int n) //,setbase(int   n),setfill(char c)的. ▲setw(n)用法: 通俗地讲就是预设宽度 如 cout<<setw(5)<<255<<endl; 结果

最近在学习shell编程,文中若有错误的地方还望各位批评指正. 先来看一个简单的求和函数 #!/bin/bash #a test about function f_sum 7 8 function f_sum(){ return $(($1+$2)); } f_sum 3 5; total=$(f_sum 3 6); echo $total,$?; 注意几个问题: 1.shell是逐行执行,所以要在函数声明之后才可调用,否则会有错误 2.我们要获得函数的返回值只能通过$?来获得,不可以通过变量拿

http://blog.csdn.net/zhongjling/article/details/7528091 1,所谓正反面 glFrontFace(GL_CCW);  // 设置CCW方向为“正面”,CCW即CounterClockWise,逆时针     glFrontFace(GL_CW);   // 设置CW方向为“正面”,CW即ClockWise,顺时针 如果顶点标识顺序与上边设置不一致,则会认为当前的面(眼前)为该图形的背面. 比如画一个三角形 vertex={( 1,0) ,