1.梯度下降法 是一种基于搜索的最优化方法，作用是最小化一个损失函数。 但不是所有的函数都有唯一的极值点。 解决方案：多次运行，随机初始化点 梯度下降法的初始点也是一个超参数 线性回归法的损失函数具有唯一的最优解。 模拟实现梯度下降法 1 import numpy as np 2 import ma ...
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2020-06-05 21:05:44
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import numpy as np a=[] n=1 a=np.hstack((a,n)) n=2 a=np.hstack((a,n)) print(a) b=np.empty((0,1),int) n=1 b=np.vstack((b,n)) n=2 b=np.vstack((b,n)) pri ...
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2020-06-05 20:58:31
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import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(0, 2*np.pi, 0.02) y = np.sin(x) y1 = np.sin(2*x) y2 = np.sin(3*x) ym1 = np.ma.masked_ ...
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2020-06-05 19:32:27
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import numpy as np a=np.array([[ 1000, 100, 10, 1], [35, 9, 1, 5], [22, 12, 3, 2]]) b=np.log10(a) print(b) 结果为 ...
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2020-06-05 19:32:10
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import numpy as np a1=np.array([1000, 100, 10, 1]) a2 = np.array([[1000], [100], [10], [1]]) a3=np.array([[ 1000, 100, 10, 1], [35, 9, 1, 5], [22, 12, ...
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2020-06-05 19:28:55
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代码： import numpy as np from utils.features import prepare_for_training from utils.hypothesis import sigmoid, sigmoid_gradient class MultilayerPerceptr ...
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2020-06-04 21:22:33
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一：简单实现K-近邻算法 （一）导入数据 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd def CreateDataSet(): data = np.array([[1.0,1.1],[1.0,1.0], ...
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2020-06-04 19:39:06
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1.numpy的使用 创建numpy: import numpy as np 第一种:np.array()创建 eg:np.array([1,2,3],[4,5,6]) # 创建了一个二维数组 数组与列表的差别:数组中的元素类型必须一致的,(如果不一致就会按照优先级进行转换:字符串 > 浮点型 > ...
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2020-06-04 13:41:43
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1.K近邻算法基础实例 1 import numpy as np 2 import matplotlib.pyplot as plt 3 4 raw_data_X=[[3.9,2.3], 5 [3.1,1.7], 6 [1.3,3.3], 7 [3.5,4.6], 8 [2.2,2.8], 9 [7 ...
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2020-06-03 23:16:38
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前言 在看阮一峰老师的Grid网格布局教程的时候，突然想起一件事，在上家公司（久其）工作的时候做NP平台首页部分，leader实现了一个根据解析不同角色元数据配置从而加载不同首页模块信息的功能，当时我看代码的实现是用table标签实现的，用colspan、rowspan控制单元格的布局，而元数据的配 ...
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2020-06-03 18:49:27
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