CSS 动画的两种做法 第一种：transition 过渡第二种：animation 动画 （推荐） transition（过渡） 作用 补充中间帧 语法 transition: 属性名 | 时长 | 过渡方式 | 延迟注意⚠️：指定第一个数字默认指定为时长，第二个数字默认才是延迟时间拓展：1s = 1000ms（毫秒） transition: left 200ms line
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd from sklearn import datasets, linear_model # 读取所需数据 def get_data(file_name): data = pd.read_csv(file_name) # 获取Dataframe对象 X_parameter = [] Y_parameter = []
通过返回函数，判断参数内容。 <view class="item" :style="{'background':cardBg(index)}" </view> computed: { cardBg() { return function(index) { switch (index) { case 0: return 'linear-gradient(
# LinearRegression,Ridge,Lasso import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression,Ridge,Lasso,RidgeCV,LassoCV import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # 50个样本 200个特征 # 无解，无数个解 X = np.random.randn(50,200) w = np
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <meta name="viewport" content="width=d
2.1 线性回归算法模型表示 让我们通过一个例子来开始：这个例子是预测住房价格的，我们要使用一个数据集，数据集包含俄勒冈州波特兰市的住房价格。在这里，我要根据不同房屋尺寸所售出的价格，画出我的数据集。比方说，如果你朋友的房子是1250平方尺大小，你要告诉他们这房子能卖多少钱。那
渐变背景 橘黄色，浅青色 background-image: linear-gradient(bisque, lightcyan); 浅粉色, 白色 background: linear-gradient(lightpink, white); 利用CSS实现多彩文字 https://www.cnblogs.com/chalkbox/p/13054825.html 170+ https://codepen.io/comehope/pens/public/
ML实战：手动实现RSM集成学习 使用了sklearn自带的波士顿房价数据集 由于自身电脑条件不足，虽然RSM是并行的，但是在实验中采用了依次训练各个基学习器的方法，因此运行时间较长 代码实现 RSM类 import numpy as np from Linear_class import LinearRegression import sys np.set_prin
1.Overview 1.为什么要进行特征提取？ 维度诅咒：特征越多，纬度越高，表示特征所需的数据指数上升。 2.反向传播：核心：计算图 算法 数据集 算力 深度学习 基本 线性代数+概率论与数理统计+python少于一年时间 TensorFlowCaffe 2PyTorch 2.Linear Model 过拟合 泛化能力 The machine
文章目录 1 children()2 modules() children()与 modules()都是返回网络模型里的组成元素，但是 children()返回的是最外层的元素， modules()返回的是所有的元素，包括不同级别的子元素。 1 children() net = nn.Sequential(nn.Linear(2,2), nn.ReLU
A skeleton of the user’s main program The following is a skeleton of the user’s main program (or calling program) for the integration of an ODE IVP. Most of the steps are independent of the nvector, sunmatrix, sunlinsol, and sunnonlinsol implementation
Python中的插值 插值类所在模块: scipy.interpolate 1.一维插值 interpolate.interp1d(x, y, kind = 'linear' ,...) kind 的可选参数为： 'nearest' ,'zero':阶梯插值，0阶样条插值 'slinear' ,'linear' : 线性插值 'quadratic','cubic'
对于最小二乘问题，其中最小化可能遇到包含异常值的输入项，即完全虚假的测量值，重要的是使用损失函数来减少它们的影响。 考虑一个来自运动问题的结构。未知量是3D点和摄像机参数，测量值是描述摄像机中某个点预期重投影位置的图像坐标。例如，我们想要对带有消防栓和汽车的街景的几何形
几种构造方式 比较常用的两种方式 1、通过集成nn.Module()来定义一个神经网络 以LeNet为例 # LeNet:卷积+池化+卷积+池化+全连接+全连接+全连接(两层卷积+三层全连接，一共5层) class Net(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.Cv = n
背景颜色渐变 background background: -webkit-linear-gradient(起始方向，颜色1 ，颜色2，…） background: -webkit-linear-gradient(left,pink,skyblue); 兼容问题 背景渐变必须要添加浏览器私有前缀-webkit 起始方向可以是 方位名词或者是度数 也可以省略 默认是top 从上往下渐变
Linear Model 机器学习 \(x\)为学习时间，\(y\)为学习该时间能够在考试中取得的分数 在这里来为这些数据寻求一个最好的模型 线性回归 Linear Model：\(\hat{y}=x*w\) 训练损失 (误差) MSE（Mean Squared Mean）均方误差： \[loss=(\hat{y}-y)^2=(x*w-y)^2 \] \(x\ (Hours)\) \(y \ (Poin
GLMM（generalized linear mixed model）广义线性混合模型中的关键是“mixed”，“mixed”是区别于一般的GLM（generalized linear model）的显著体现。 一般的GLM指的就是要求因变量符合“指数分布族”即可。关于GLM的详细解释可以在stata的help文档中看到，GLM的两个核心是 Family 和 L
4 Linear Algebra Review Video: Matrices and Vectors Reading: Matrices and Vectors Video: Addition and Scalar Multiplication Reading：Addition and Scalar Multiplication Video: Matrix Vector Multiplication Reading: Matrix Vector Multiplication Video: Matrix
4.7 Video: Matrix Matrix Multiplication In this video we'll talk about matrix-matrix multiplication, or how to multiply two matrices together. When we talk about the method in linear regression for how to solve for the parameters theta 0 and theta 1
1)第一步准备数据集，第二步设计模型，第三步构造损失和优化器，第四步写训练的周期，前馈(损失)反馈(反馈算梯度)更新(用梯度下降算法更新权重) 2)使用mini-batch风格，使用y_hat = wx+b，minibatch就是一次把三个样本的结果都求 出来。 广播就是把[1,2,3]T，扩充。扩充完了才能运算。下图的w
import torch import torchvision from torch import nn from torch.nn import Conv2d, MaxPool2d, Linear, Flatten, Sequential from torch.utils.data import DataLoader from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter dataset_transform = torchvision.transforms.C
Chapter 2 explains how it is possible to prove that feasible solutions are optimal or close to optimal. 目录 2 Optimality, Relaxation, and Bounds2.1 Optimality and Relaxation2.2 Linear Programming Relaxations2.3 Combinatorial Relaxations2.4 Lagrangian
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def rbf_tut1_q3(xx, kk, hh): """Evaluate RBF kk with bandwidth hh on points xx (shape N,)""" center = ((kk - 51) * hh) / np.sqrt(2) phi = np.exp((-(xx - center)
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