链接：https://pan.baidu.com/s/1ENynOEU33LFsoEln3HeZGw 提取码：0spc 本次作业是完成 一个“识别猫”的神经网络网络搭建。 源代码： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from lr_utils import load_dataset train_set_x_orig, train_set_y, test_set_x_
re包=》正则匹配包=》匹配字符 =》https://www.cnblogs.com/helloczh/articles/1648029.html CountVectorizer是通过fit_transform函数将文本中的词语转换为词频矩阵=》https://blog.csdn.net/weixin_38278334/article/details/82320307 argsort函数 argsort函数返回的是数
感知机是什么 简单逻辑电路 感知机的实现 感知机的局限性 多层知感机 1.感知机 感知机接受多个信号，输出一个信号（感知机的信号只对应1/0两种情况） x1，x2为输入信号，w1.w2为一开始给定的权重，y为输出的信号，每个圈为一个神经元，神经元会计算传送过来的信号的总和，只有当这个总和超过了
用dist存放所有数据到中心的距离,有n行（n组数据），k+1列（前k列分别存放到第i个类中心的距离，最后一列存放分到了第几类） #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import numpy as np n = 100 x = np.arange(100) y = np.arange(200, 300, 1) # 1、选中心,此时假设分为
SVM算法的python实现方法前言SMO算法的伪代码回顾代码实现完全按照上面伪代码思路的实现小小的改进Coding Tips运行结果 前言 光说不练花把势，在前面两篇文章SVM的数学原理和SMO（Sequential Minimal Optimization）算法的数学原理花了很多时间把数学问题搞清楚之后，时机已经非常
1.图像灰度处理 下面介绍四种图像灰度处理的方法： 方法1：cv2中的imread（参数：0表示为灰度图片，1表示为彩色图片） 测试代码如下： 1 import cv22 # 方法1 imread3 img0 = cv2.imread('image0.jpg', 0) # 0 为灰度图片 1 为彩色图片4 img1 = cv2.imread('image0.jpg', 1)5 print(img0.shape
1.常见ndarry数据类型 类型 | 说明 | - int | 有符号整型 unit | 无符号整型 float | 浮点型 complex | 复数型(两个float型表示) bool | 布尔型 object | 对象类型 string_ | 固定长度的字符串类型 unicode_ | 固定长度的unicode型 2.赋值时用dtype自定义数据类型 array1 = np.
Softmax Python实现 一 、不使用one-hot编码 import numpy as np def data_loss_softmax(scores, labels): num_examples = scores.shape[0] exp_scores = np.exp(scores) exp_scores_sum =
# -*- coding: utf-8 -*-"""Débruitage d’images par seuillage des coefficients de Fourier"""import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltdef thresholdimage_fourier(y,T,mode): """Applique un seuillage
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
1.简单介绍 在机器学习和认知科学领域，人工神经网络（artificial neural network，缩写ANN），简称神经网络（neural network，缩写NN）或类神经网络，是一种模仿生物神经网络(动物的中枢
朴素贝叶斯是经典的机器学习算法之一，也是为数不多的基于概率论的分类算法。对于大多数的分类算法，在所有的机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。比如决策树，KNN，逻辑回归，支持向量机等，他们都是判别方法，也就是直接学习出特征输出Y和特征X之间的关系，要么是
np.random.randint()的用法： np.random.randint(low,high=None,size=None,dtype=‘l’) Method: if low=num1,while high=num2,return random integers from low to high if low=num1,while high=None,return random integers from zero to low if low=num1,while size = num
无监督学习--聚类模型--K 均值0.引入依赖1.数据的加载和预处理2.算法实现3.测试 无监督学习--聚类模型--K 均值 0.引入依赖 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt# 这里直接 sklearn 里的数据集from sklearn.datasets.samples_generator import make_
LFM--梯度下降法--实现基于模型的协同过滤0.引入依赖1.数据准备2.算法的实现3.测试 LFM--梯度下降法--实现基于模型的协同过滤 0.引入依赖 import numpy as np # 数值计算、矩阵运算、向量运算 import pandas as pd # 数值分析、科学计算 1.数据准备 # 定义评分矩阵
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
如何使用 Python 对 Excel 做一份数据透视表客户这边，其中有一张如同上图所示的数据汇总表，然而需求是，需要将这张表数据做一个数据透视表，最后通过数据透视表中的数据，填写至系统数据库。拿到需求，首先就想到肯定不能直接用设计器去操作 Excel，通过操作 Excel 去做数据透视表，那样，就得通过
[开发技巧]·Python极简实现滑动平均滤波（基于Numpy.convolve） 1.滑动平均概念 滑动平均滤波法（又称递推平均滤波法），时把连续取N个采样值看成一个队列 ，队列的长度固定为N ，每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则) 把队列中的N个数据进行算术平均运
转载请注明出处：https://www.cnblogs.com/oceanicstar/p/10869725.html 1、np.isnan（只有数组数值运算时可使用） 注意：numpy模块的isnan方法仅支持对数值进行判断，因此传入的如果是字符串类型会报错 2、is np.nan（不建议使用） 如果我们的空值只会出现由numpy模块的nan，或只想判断
转载出处：https://blog.csdn.net/iTaacy/article/details/60141849 效果： 谱减法语音降噪的Python实现： #!/usr/bin/env python import numpy as np import wave import nextpow2 import math # 打开WAV文档 f = wave.open("input_file.wav") # 读取格式信息 # (nchannels,
数据预处理、权重初始化和损失函数warming up数据预处理权重初始化正则化总结 warming up 在之间的章节中。我们介绍了神经元的模型，其计算点乘后跟着一个非线性化，而神经元排列成层。合并起来，不同的层数、每层不同神经元的个数以及不同的激活函数定义了新型的得分函数（从线性映
梯度下降的场景假设 梯度 梯度下降算法的数学解释 梯度下降算法的实例 梯度下降算法的实现 Further reading 本文将从一个下山的场景开始，先提出梯度下降算法的基本思想，进而从数学上解释梯度下降算法的原理，最后实现一个简单的梯度下降算法的实例！ 梯度下降的场景假设 梯度下降
# coding:utf-8import numpy as npimport pandas as pd# Pandas 的数据结构：Pandas 主要有# Series（一维数组），# DataFrame（二维数组），# Panel（三维数组），# Panel4D（四维数组），# PanelND（更多维数组）等数据结构。# 其中 Series 和 DataFrame 应用的最为广泛。# Series 是一维带标签的数组，# 它可以
1.简单介绍 在机器学习和认知科学领域，人工神经网络（artificial neural network，缩写ANN），简称神经网络（neural network，缩写NN）或类神经网络，是一种模仿生物神经网络(动物的中枢神经系统，特别是大脑)的结构和功
1.简单介绍 在机器学习和认知科学领域，人工神经网络（artificial neural network，缩写ANN），简称神经网络（neural network，缩写NN）或类神经网络，是一种模仿生物神经网络(动物的中枢神经系统，特别是大脑)的结构和功
