基于Numpy的神经网络+手写数字识别 本文代码来自Tariq Rashid所著《Python神经网络编程》 代码分为三个部分，框架如下所示： # neural network class definition class neuralNetwork: # initialise the neural network def __init__(): pass # train
https://www.toutiao.com/a6696699352833851908/ 大数据文摘出品 作者：蒋宝尚 小伙伴们大家好呀~~用Numpy搭建神经网络，我们已经来到第二期了。第一期文摘菌教大家如何用Numpy搭建一个简单的神经网络，完成了前馈部分。 这一期，为大家带来梯度下降相关的知识点，和上一期一样，依然用
一、画二维图 1.原始数据（x，y） import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np#数据X = np.array(list(i for i in range(6)))Y = np.array([10,30,20,50,100,120]) 2.先对横坐标x进行扩充数据量，采用linspace #插值from scipy.interpolate import splineX_new = np.linspace(X
项目 内容 这个作业属于哪个课程 人工智能实战 我在这个课程的目标是 将人工智能技术与本专业知识联系 这个作业在哪个具体方面帮助我实现目标 扩展Mnist训练集 作业正文 链接 静态图像识别及处理： 考虑采用opencv直接提取生成的图像进行预处理，得到灰度图，进一步提
0 Numpy简单介绍 Numpy是Python的一个科学计算的库，提供了矩阵运算的功能，其一般与Scipy、matplotlib一起使用。其实，list已经提供了类似于矩阵的表示形式，不过numpy为我们提供了更多的函数。如果接触过matlab、scilab，那么numpy很好入手。 1 安装 pip install numpy 在NumPy中，维度称之
import numpy as np n1 = np.random.randint(0,10,size=(3,4)) print(n1) 运行结果： [[9 4 8 3] [8 3 2 1] [1 3 6 4]] print(n1+2) 运行结果： [[11 6 10 5] [10 5 4 3] [ 3 5 8 6]] print(n1*2) 运行结果： [[18 8 16 6] [16 6 4 2] [ 2 6 12 8]] print(n1**2)
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sun Jun 2 19:23:26 2019 @author: User """ import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from matplotlib import c
from: https://liam.page/2017/03/25/bias-variance-tradeoff/ 准确是两个概念。准是 bias 小，确是 variance 小。准确是相对概念，因为 bias-variance tradeoff。——Liam Huang 在机器学习领域，人们总是希望使自己的模型尽可能准确地描述数据背后的真实规律。通俗所言的「准确」，
需要对数据进行函数拟合，首先画一下二维散点图，目测一下大概的分布， 所谓正态分布，就是高斯分布，正态曲线是一种特殊的高斯曲线。 python的scipy.optimize包里的curve_fit函数来拟合曲线，当然还可以拟合很多类型的曲线。scipy.optimize提供了函数最小值(标量或多维)、曲线拟合和寻找等式
运行下面的代码，分析结果。不侮辱智商，不做解释。 import numpy as np def func(img, label): #print('label[0]:', label[:,:,0]) if (1): img = img / 255. label = label[:, :, :, 0] if (len(label.shape) == 4) else label[:, :, 0] new_label
本地代码是.ipynb格式的转换到博客上很麻烦，这里展示部分代码，了解更多可以查看我的git-hub：https://github.com/Yangami/Python-for-Statisticians/tree/master/Numpy #-*-author Yangami-*-import numpy as npimport pandas as pd shape #创建数组a=np.array([1,2,3])b=np.arange
目录 Data coordinates Axes coordinates Blended transformations 混合坐标系统 plotting in physical units 使用offset transforms 创建阴影效果 函数链接 之前在legend的使用中，便已经提及了transforms,用来转换参考系，一般情况下，我们不会用到这个，但是还是了解一下比较好
参考资料：遗传算法解决TSP旅行商问题（附：Python实现） from itertools import permutationsimport numpy as npimport matplotlibimport matplotlib.pyplot as pltfrom itertools import combinations, permutations #%matplotlib inlinedef fitnessFunction(pop,num,city_num,x_positi
知道IEEE这个世界最大电子电气学术组织禁止华为资助和中国某些一流大学教授参与审稿这个消息我是愤怒的。我也是无奈的，学校考核必须发论文到这儿，不得不发。IEEE上面的论文中国人几乎占了三成（美国人搞学术的很少的基本是做金融法律医生这种行业）。中国在校的就要三千多万大学
import numpy as npfilter_primes = np.array([2., 3., 5., 7., 11., 13.], dtype=np.float32)x = tf.constant(np.arange(1, 13+1, dtype=np.float32).reshape([1, 1, 13, 1]))filters = tf.constant(filter_primes.reshape(1, 6, 1, 1)) valid_conv = tf.nn.conv2d(x, filte
import osimport cv2import numpy as np# 读入中文命名图片def cv_imread(in_path): cv_img = cv2.imdecode(np.fromfile(in_path, dtype=np.uint8), -1) # -1表示cv2.IMREAD_UNCHANGED return cv_img# 写入中文命名图片def cv_imwrite(out_path, img_np): cv2.imencode
yolov3 kmeans yolov3在做boundingbox预测的时候,用到了anchor boxes.这个anchors的含义即最有可能的object的width,height.事先通过聚类得到.比如某一个像素单元,我想对这个像素单元预测出一个object,围绕这个像素单元,可以预测出无数种object的形状,并不是随便预测的,要参考ancho
1 概述 两个向量之间的距离（此时向量作为n维坐标系中的点）计算，在数学上称为向量的距离（Distance），也称为样本之间的相似性度量（Similarity Measurement）。它反映为某类事物在距离上接近或远离的程度。直觉上，距离越近的就越相似，越容易归为一类；距离越远越不同。 2 常用距离及其python实现 2.
三、数据可视化：matplotlib.pyplot (mp) 1、基本绘图函数 mp.plot(水平坐标数组, 垂直坐标数组) x: [1 2 3 4] y: [5 6 7 8] 代码：plt1.py import numpy as np import matplotlib.pyplot as mp x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 1000) cos_y = np.cos(x) / 2 sin_y = np.sin(x)
GradientBoostingClassifier import pandas as pd import numpy as np import math from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier df = pd.DataFrame([[1,-1],[2,-1],[3,-1],[4,1],[5,1], [6,-1],[7,-1],[8,-1],[9,1],[10,1]]) X = df.iloc
虽然学深度学习有一段时间了，但是对于一些算法的具体实现还是模糊不清，用了很久也不是很了解。因此特意先对深度学习中的相关基础概念做一下总结。先看看前向传播算法(Forwa
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sun May 26 17:12:10 2019 @author: User """ import pandas as pd import numpy as np from scipy import stats stock=np.dtype([('id',np.str,5), ('time',
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sun May 26 14:59:26 2019 @author: User """ import pandas as pd import numpy as np from scipy import stats stock=np.dtype([('id',np.str,5), ('time',
目录 介绍 AdaBoost模型 弱分类器 权重更新 分类 结论与分析 介绍 AdaBoost是Boosting的一种方法，它基于多分类器组合可以在复杂环境中获得更准确结果的原则。 AdaBoost模型 AdaBoost模型由弱分类器，权重更新和分类组成。 弱分类器 AdaBoost将弱分类器与某些策略相结合，以获得强
书中存在的一些疑问 kd树的实现过程中，为何选择的切分坐标轴要不断变换？公式如：x(l)=j(modk)+1。有什么好处呢？优点在哪？还有的实现是通过选取方差最大的维度作为划分坐标轴，有何区别？ 第一种方法网上也没具体的解释，我不是很清楚其原因(可能要去论文上找原因)。 不过第二种方法的话，方差越
