• 史上最全Python核心知识总结,全掌握你就是顶级高手!

    函数二图整理了递归函数、返回(回调)函数、变量作用域、偏函数、函数式编程、匿名函数、高阶函数BIF的详细介绍。第13张图 这张图的重点是模块的标准区域、名称空间以及模块的作用域(三种变量的运用)。第14张图 ...
    文章 2019-05-27 2612浏览量
  • 机器学习实战之Logistic回归

    这里,我们对函数导,得到迭代公式如下: Logistic回归实践 数据情况 读入数据,并绘图显示: def loadDataSet(): dataMat=[];labelMat=[] fr=open('数据/Logistic/TestSet.txt') for line in fr.readlines(): ...
    文章 2019-02-14 1048浏览量
  • 程序员的数学【多元函数微分学】(一)

    本文介绍 多元函数微分学&xff0c;读之前建议先看&xff1a;程序员的数学【微积分基础】&xff0c;本文涵盖了一些计算的问题并使用代码进行了实现&xff0c;安装代码运行环境见博客&xff1a;最详细的Anaconda Installers 的安装...
    文章 2022-09-03 44浏览量
  • 【数据分析】从零开始带你了解商业数据分析模型——...

    假设我们依然使用sigmoid函数作为激活函数,通过相应的微分运算之后,我们可以得出交叉熵损失函数的偏微分为: 从上面的公式,我们可以观察到,我们已经避开了sigmoid函数的导数部分。所以,大多数时候我们能够得到...
    文章 2020-08-14 270浏览量
  • 物联网太难?不妨试试用Python来开发

    代码开源,充分利用开源社区的力量,来自各行各业的开发者,将不同领域的优点带给了Python,比如Python标准库中的正则表达(regular expression)是参考Perl,而lambda,map,filter,reduce函数参考Lisp。因为功能强大且...
    文章 2021-08-13 220浏览量
  • Python机器学习算法入门教程(二)

    在下一节将做详细介绍。线性回归&xff1a;损失函数和假设函数通过前面内容的介绍&xff0c;我相信你对线性回归算法已经有了初步的认识。那我们应该如何在一大堆数据求解出“线性方程呢”比如前面提及的房价预测问题&xff...
    文章 2022-12-06 30浏览量
  • 《从问题到程序:用Python学编程和计算》——2.11 ...

    Python语言并没有强制性地规定采用IEEE 754浮点数(如果那样,在不执行这个标准的硬件上将很难实现Python),但常见环境中运行的Python中的浮点数应该符合这个标准。下面介绍最常用的浮点数情况。在常规系统上运行的...
    文章 2017-05-02 1381浏览量
  • 《从问题到程序:用Python学编程和计算》——2.11 ...

    Python语言并没有强制性地规定采用IEEE 754浮点数(如果那样,在不执行这个标准的硬件上将很难实现Python),但常见环境中运行的Python中的浮点数应该符合这个标准。下面介绍最常用的浮点数情况。在常规系统上运行的...
    文章 2017-07-03 1873浏览量
  • Facebook的数据预测工具Prophet有何优势?...

    本文则详细介绍了Prophet的贝叶斯推理实践,具体展示了研究人员把两个数据集用在Prophet上的运行效果。如今,市面上已经许多Python 和 R语言可适用的时间序列预测模型了,那么Facehook的Prophet在这一领域又有什么...
    文章 2017-08-01 1807浏览量
  • 机器学习实战之Logistic回归

    这里,我们对函数导,得到迭代公式如下: Logistic回归实践 数据情况 读入数据,并绘图显示: def loadDataSet(): dataMat=[];labelMat=[] fr=open('数据/Logistic/TestSet.txt') for line in fr.readlines(): ...
    文章 2018-06-25 4321浏览量
  • 深度学习教程|神经网络基础

    z+b基于向量化的操作,可以并行计算,极大提升效率,同时代码也更为简洁:(这里使用到python中的numpy工具库,想了解更多的同学可以查看ShowMeAI的 图解数据分析 系列中的numpy教程,也可以通过ShowMeAI制作的 numpy...
    文章 2022-04-21 117浏览量
  • python 轻应用开发|学习笔记

    这个表达的是执行上文中 python 文件中的一层文件层&xff0c;下面一层的两个则是内容&xff0c;接下来的是代码的这部分。那么 input 会将其解析为 QSTR math 这样来作为 input_math 的一个参数。另一个则是调用 QSTR log...
    文章 2022-11-19 40浏览量
  • 深度学习最佳实践系列——权重w初始化

    按照标准正态分布(Python中可以用np.random.randn(size_l,size_l-1)实现)随机初始化权重可能会导致2个问题——梯度消失(vanishing gradient)或梯度爆炸(exploding gradient):a)梯度消失——对于深度网络,...
    文章 2018-06-25 3669浏览量
  • Facebook的数据预测工具Prophet有何优势?...

    本文则详细介绍了Prophet的贝叶斯推理实践,具体展示了研究人员把两个数据集用在Prophet上的运行效果。如今,市面上已经许多Python 和 R语言可适用的时间序列预测模型了,那么Facehook的Prophet在这一领域又有什么...
    文章 2017-07-05 996浏览量
  • python高频面试问题(二)

    Python中函数调用是通过栈(stack)这种数据结构实现的,每当进入一个函数调用,栈就会加一层栈帧,每当函数返回,栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的,所以,递归调用的次数过多,会导致栈溢出。以上...
    文章 2019-03-20 4362浏览量
  • 利用深度学习建立流失模型(附完整代码)

    sklearn包中的StandardScaler函数可以方便对数据进行去均值和方差归一化处理。首先定义一个对象,sc=StandardScaler(),然后把数据集放进去就可以直接输出一个标准化完成的数据集。输出的数据集如上图所示。训练ANN ...
    文章 2018-11-05 2453浏览量
  • 利用深度学习建立流失模型

    sklearn包中的StandardScaler函数可以方便对数据进行去均值和方差归一化处理。首先定义一个对象,sc=StandardScaler(),然后把数据集放进去就可以直接输出一个标准化完成的数据集。输出的数据集如上图所示。训练ANN ...
    文章 2018-10-25 1082浏览量
  • Python3 与 C#扩展之~模块专栏

    有时候我们只需要用到模块中的某个函数,只需要引入该函数即可 from test import show 把这个文件的show方法导入进来,调用的时候直接show()即可 from test import show show() 执行结果: show- 使用模块有什么好处...
    文章 2018-07-04 2082浏览量
  • pypy真的能让python比c还快?

    使用c函数python中使用c函数&xff0c;比如这里的累加可以使用reduce替换&xff0c;可以提高效率:def my_add(a,b): return a&43;b number&61;reduce(add,range(100000000)) 复制代码解释器次数耗时(s)pypy3reduce0....
    文章 2022-05-20 76浏览量
  • DeepLearning.ai学习笔记(一)神经网络和深度学习-...

    (3):ReLu(The Rectified Linear Unit)表达式是\(f(x)=max(0,x)\),它表现的效果是最好的,所以在不确定使用何种激活函数的时候就可以不顾一切的选择它~(难道这就是传说中的备胎?相比sigmoid和tanh函数,Relu激活...
    文章 2017-08-30 1073浏览量
  • 图解机器学习|支持向量机模型详解

    而我们这里介绍到的 SVM 模型,要求更高一些,它不仅仅希望把两类样本点区分开,还希望找到鲁棒性最高、稳定性最好的决策边界(对应图中的黑色直线)。这个决策边界与两侧「最近」的数据点有着「最大」的距离,这...
    文章 2022-04-21 139浏览量
  • Python机器学习算法入门教程(三)

    导数是指对含有两个自变量的函数中的一个自变量求导&xff0c;也就是说导数要求函数必须具备两个自变量。比如拿 z&61;f(x,y)举例&xff0c;如果只有自变量x变化&xff0c;而自变量y固定&xff08;即看作常量&xff09;xff0c;...
    文章 2022-12-06 17浏览量
  • Python实现马尔可夫链蒙特卡罗

    本文通过介绍Python中的MCMC实现过程,最终教会了我使用这个强大的建模和分析工具。本项目的完整代码和相关数据在GitHub上可以找到。本文重点讨论了应用程序和结果,涵盖了很多有深度的内容。介绍 实际生活中的数据...
    文章 2018-11-09 3972浏览量
  • 逻辑回归那些事—使用牛顿法解决实际问题

    根据以前学的多元微积分的知识,我们应该知道,为了找到函数的二阶偏导数,我们取每一阶偏导数的偏导数。如果我们有n个参数,然后我们就会得到n×n阶导数。因此,Hessian矩阵是n*n阶偏导数的平方矩阵。在我们的案例...
    文章 2017-09-12 5201浏览量
  • 深度学习教程|浅层神经网络

    其中,np.sum使用到python中的numpy工具库,想了解更多的同学可以查看ShowMeAI 的 图解数据分析 系列中的numpy教程,也可以通过ShowMeAI 制作的numpy速查手册 快速了解其使用方法)4.2 反向传播(拓展补充)我们使用...
    文章 2022-04-21 132浏览量
  • 图解机器学习|XGBoost模型详解

    1)监督学习中的一些重要概念在开始介绍 Boosted Tree 之前,我们先来回顾一下机器学习中的一些重要的概念。(1)监督学习核心要素符号(Notations):表示训练集中的第 个样本。模型(Model):对于已知的 如何预测...
    文章 2022-04-21 4236浏览量
  • Python算法教程》——2.2 渐近记法

    如对于Python中的list而言,append n 个数字所需要的运行时间约为O(n),而在其首端insert相同数量的数字需要的时间则约为O(n2)。而另外两种记法Ω与Θ则可以被视为O 记法的变体。其中,Ω的定义正好与之相反。也就是...
    文章 2017-05-02 3257浏览量
  • 深度学习与CV教程(3)|损失函数与最优化

    和 看起来是两个不同的超参数,但实际上他们一起控制同一个权衡:即损失函数中的数据损失和正则化损失之间的权衡。理解这一点的关键是,权重 的大小对于分类分值有直接影响(对他们的差异也有直接影响):当我们将 ...
    文章 2022-05-27 1222浏览量
  • 深度学习与CV教程(4)|神经网络与反向传播

    引言在上一篇 深度学习与CV教程(3)|损失函数与最优化 内容,我们给大家介绍了线性模型的损失函数构建与梯度下降等优化算法,【本篇内容】ShowMeAI给大家切入到神经网络,讲解神经网络计算图与反向传播以及神经网络...
    文章 2022-05-30 781浏览量
  • 【机器学习笔记】:从零开始学会逻辑回归(一)

    我们可以直观地看到这个函数的一些特点&xff1a;中间范围内函数斜率最大&xff0c;对应Y的大部分数值变化Y轴数值范围在 0~1 之间X轴数值范围没有限制&xff0c;但当X大于一定数值后&xff0c;Y无限趋近于1&xff0c;而小于一定...
    文章 2022-02-18 73浏览量
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