• Python 数据科学入门教程:Matplotlib

    我们可以解决这个问题: import matplotlib.pyplot as plt days=[1,2,3,4,5] sleeping=[7,8,6,11,7] eating=[2,3,4,3,2] working=[7,8,7,2,2] playing=[8,5,7,8,13] plt.plot([],[],color='m',label='Sleeping',...
    文章 2017-01-13 1203浏览量
  • 机器学习之旅-logistic回归

    另外一个,就是每次随机选取样本后,要从样本里踢出的,我这么改了,收敛速度的确快了很多,但是,分类边界线错误没有改变很多。所以我不踢出了 分类边界线: 各个参数的迭代结果:【只有w0是收敛比较快的,w1,w2...
    文章 2014-10-12 955浏览量
  • 时间序列预测教程:如何利用 Python 预测波士顿每月...

    在本教程中,您将了解如何利用Python语言来预测波士顿每月持械抢劫案发生的数量。本教程所述为您提供了一套处理时间序列预测问题的框架,包括方法步骤和工具,通过实践,可以用它来解决自己遇到的相关问题。本教程...
    文章 2017-08-02 2734浏览量
  • PyTorch可视化理解卷积神经网络

    神经网络是模仿人类大脑来解决复杂问题并在给定数据中找到模式的一种方法。在过去几年中,这些神经网络算法已经超越了许多传统的机器学习和计算机视觉算法。“神经网络”是由几层或多层组成,不同层中具有多个神经元...
    文章 2019-01-20 3142浏览量
  • 面向数据科学的概率论 二、计算几率

    解决问题的技巧:当你使用极值时,请记住我们在本例中使用的观察结果:说最大值很小等同于说所有元素都很小。类似地,说最小值很大等同于说所有元素都很大。示例 3:大于第一个随机数的第二个随机数 一个随机数生成...
    文章 2018-06-21 892浏览量
  • 【图像去噪】基于马尔可夫随机场实现图像去噪附matlab...

    因此如何能够在快速传递、储存和处理信息的同时不改变信息的质量成了亟待解决的问题。马尔科夫随机场&xff08;Markov Random Field&xff09;它包含两层意思&xff1a;一是什么是马尔科夫&xff0c;二是什么是随机场。所谓的...
    文章 2022-06-11 36浏览量
  • 学好Scikit-Learn,于是你默默地推了一下酷酷的墨镜...

    如何为鸢尾花数据集建立模型,先用一部分数据进行训练,再用模型预测出其他样本的标签?我们将使用非常简单的高斯朴素贝叶斯(Gaussian naive Bayes)方法完成这个任务,这个方法假设每个特征中属于每一类的观测值都...
    文章 2019-08-04 879浏览量
  • 客户端码农学习ML —— 逻辑回归分类算法

    如果我们用线性回归算法来解决一个分类问题,那么假设函数的输出值可能远大于1,或者远小于0,会导致吴恩达机器学习教程中提到的分类不准或者阈值难以选择问题。数学家们脑袋一转,想出来著名的sigmoid function,又...
    文章 2018-06-13 8955浏览量
  • 比PCA降维更高级——(R/Python)t-SNE聚类算法实践...

    本文将介绍一种非常强大的方法来解决该问题。关于PCA 现实中大多数人会使用PCA进行降维和可视化,但为什么不选择比PCA更先进的东西呢?关于PCA的介绍可以阅读该文献。本文讲解比PCA(1933)更有效的算法t-SNE(2008...
    文章 2017-02-24 41928浏览量
  • 比PCA降维更高级——(R/Python)t-SNE聚类算法实践...

    本文将介绍一种非常强大的方法来解决该问题。关于PCA 现实中大多数人会使用PCA进行降维和可视化,但为什么不选择比PCA更先进的东西呢?关于PCA的介绍可以阅读该文献。本文讲解比PCA(1933)更有效的算法t-SNE(2008...
    文章 2017-07-12 3929浏览量
  • 一步步带你探究如何高效使用TensorFlow

    虽然这问题有一个简单的封闭式的解决方案,但是我们选择使用一种更为通用的方法,可以应用于任何可以区分的任务,那就是使用随机梯度下降。我们在一组采样点上简单地计算相对于w的L(w)的平均梯度,并沿相反方向...
    文章 2017-08-18 1345浏览量
  • 一步步带你探究如何高效使用TensorFlow

    虽然这问题有一个简单的封闭式的解决方案,但是我们选择使用一种更为通用的方法,可以应用于任何可以区分的任务,那就是使用随机梯度下降。我们在一组采样点上简单地计算相对于w的L(w)的平均梯度,并沿相反方向...
    文章 2017-08-06 7826浏览量
  • 《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第3章 ...

    这相当于机器学习当中的“Hello World”,人们无论什么时候提出一个新的分类算法,都想知道该算法在这个数据集上的表现如何。机器学习的初学者迟早也会处理 MNIST 这个数据集。Scikit-Learn 提供了许多辅助函数,以...
    文章 2018-04-18 1438浏览量
  • 《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第03章...

    这相当于机器学习当中的“Hello World”,人们无论什么时候提出一个新的分类算法,都想知道该算法在这个数据集上的表现如何。机器学习的初学者迟早也会处理 MNIST 这个数据集。Scikit-Learn 提供了许多辅助函数,以...
    文章 2018-08-28 1310浏览量
  • 10分钟教你用Python打造学生成绩管理系统

    这样就解决了排名的问题&xff0c;至于如何实现的&xff0c;后续我会进行阐述。运行环境采用的是Windows 10 x64位操作系统&43;anaconda&xff08;Python3.7&xff09;43;Spyder&xff0c;默认情况下即可运行&xff0c;不需要安装其他库...
    文章 2022-04-23 136浏览量
  • 深度学习与CV教程(6)|神经网络训练技巧(上)

    一个常见的错误做法是先计算整个数据集图像的平均值然后每张图片都减去平均值,最后将整个数据集分成训练/验证/测试集。正确的做法是先分成训练/验证/测试集,只是从训练集中求图片平均值,然后各个集(训练/验证/...
    文章 2022-06-01 543浏览量
  • KNN模型算法研究与案例分析

    5 测试算法:评价指标,如计算错误率,准确率,召回率,F度量值等。6 应用算法:针对完善的模型进行封装重构,然后进行实际应用。KNN优缺点 优点:精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定 缺点:计算复杂度高、空间...
    文章 2018-07-24 1593浏览量
  • 技术|使用Python来学习数据科学的完整教程

    在本教程中,我们将讨论如何使用Python来进行数据分析,在实践中总结方法。Python数据分析基础 为什么要学习使用Python来进行数据分析?使用Python来进行数据分析的原因有很多,过去一段时间通过对比SAS和R,有以下几...
    文章 2017-08-01 1973浏览量
  • 逻辑回归模型算法研究与案例分析

    逻辑回归(Logistic Regression)是一种用于解决二分类(0 or 1)问题的机器学习方法,用于估计某种事物的可能性。比如某用户购买某商品的可能性,某病人患有某种疾病的可能性,以及某广告被用户点击的可能性等。...
    文章 2018-09-06 2494浏览量
  • Python 数据科学入门教程:Pandas

    你的大部分问题都可以通过 Google 解决。不要害怕 Google 你的问题,它不会嘲笑你,我保证。我仍然 Google 了我的很多目标,看看是否有人有一些示例代码,做了我想做的事情,所以不要仅仅因为你这样做了,而觉得你是...
    文章 2018-02-02 1951浏览量
  • TensorFlow 学习指南 二、线性模型

    你可以使用多种方法解决这些方程,但在本课中,我们将了解如何使用tf.solve为我们执行此操作。我将专注于几何。这是位于二维(x,y)空间的两个点,p1和p2: 这是他们在图上的样子: 要在 TensorFlow 中执行此操作,...
    文章 2018-10-04 1197浏览量
  • 使用TensorFlow动手实现的简单的股价预测模型

    常见的错误是在训练和测试拆分完成之前缩放整个数据集。因为缩放调用了统计数据,例如向量的最大或最小值。而在现实生活中进行时间序列预测时,预测时没有来自未来观测的信息。因此,必须对训练数据进行缩放统计计算...
    文章 2017-11-30 2589浏览量
  • 自创数据集,用TensorFlow预测股票教程!...

    因为神经网络是使用数值优化技术训练的,优化问题的起点是找到好的解决方案的重点。TensorFlow 中有不同的初始化器,每个都有不同的初始化方法。在这篇文章中,我使用的是 tf.variance_scaling_initializer(),是一...
    文章 2017-11-16 2473浏览量
  • 带你读《Python数据分析与数据化运营(第2版)》之三...

    所谓清洗,是对数据集通过丢弃、填充、替换、去重等操作,达到去除异常、纠正错误、补足缺失的目的。3.1.1 数据列缺失的4种处理方法 数据缺失分为两种:一种是行记录的缺失,这种情况又称数据记录丢失;另一种是...
    文章 2019-11-08 2040浏览量
  • 带你读《Python数据分析与数据化运营(第2版)》之二...

    第2章 数据化运营的数据来源 “巧妇难为无米之炊”,对于数据工作者来说数据便是所有工作的基础。企业的数据化运营的数据来源复杂,从数据结构类型看,包括结构化和非结构化数据;从数据来源看,既有导出的数据文件...
    文章 2019-11-08 2973浏览量
  • 太强了!这个建模神器可以玩一辈子

    AlphaSelection Visualizer演示了不同的α值如何影响线性模型正则化过程中的模型选择。一般而言&xff0c;α增加了正则化的影响&xff0c;例如&xff0c;如果alpha为零&xff0c;则没有正则化&xff0c;α越高&xff0c;正则化参数对...
    文章 2022-04-13 46浏览量
  • 数据探索很麻烦?推荐一款史上最强大的特征分析可视化...

    AlphaSelection Visualizer演示了不同的α值如何影响线性模型正则化过程中的模型选择。一般而言&xff0c;α增加了正则化的影响&xff0c;例如&xff0c;如果alpha为零&xff0c;则没有正则化&xff0c;α越高&xff0c;正则化参数对...
    文章 2022-02-18 148浏览量
  • TensorFlow 高效编程

    特别是,如果你在模型中想要实现一大堆的变量共享,你需要追踪各个变量,比如说什么时候定义新的变量,什么时候要复用他们,这些将会变得特别麻烦而且容易出错,因此 TF 提供了 TF 模版自动解决变量共享的问题: ...
    文章 2018-07-11 953浏览量
  • SciPyCon 2018 sklearn 教程(下)

    你可能会犯所谓的多假设检验错误。如果你尝试了很多参数设置,其中一些参数设置只是偶然表现很好,而你获得的得分可能无法反映你的模型对新的没见过的数据的表现。因此,在执行网格搜索之前拆分单独的测试集是很好的...
    文章 2018-10-01 2028浏览量

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