Gamma分布 Gamma分布几乎跟Erlang分布一样，唯一的区别是参数 k k k，在Gamma分布中 k k k可以是
numpy 本套教程是基于莫烦python的教学视频记录的学习笔记，每一部分都是一个可运行的python代码块，可以直接拷贝运行，并且知识点都有清晰地注释 0、作用 使用numpy&pandas使得数据分析中计算非常快，比python自带的字典和列表快很多，因为这俩模块使用C语言编写的。应用到了矩阵的运算，
Numpy理解各种梯度下降等优化算法 一 本节课程介绍 1.1 知识点 1、优化算法的基本介绍； 2、梯度下降算法的实现； 3、随机梯度下降的实现； 4、其他优化算法的对比； 二 课程内容 2.1 优化算法基本介绍 优化算法常用在最优化模型上，使得模型的损失值为最小。经典的优化算法分为直接法和
MC Dropout是指蒙特卡罗Dropout，其可以在不改就网络结构与增加训练的情况下在测试阶段提升模型的性能，本质就是在测试时将dropout一直处于激活阶段。对网络进行多次前向传播，由于dropout每一次激活的神经元都不同，使得每次的结果都会不一样。将多次输出的结果取平均值，可以在一定程度
目录 一、改变数组的形状1.1 np.reshape()1.2 np.ravel()1.3 np.flatten() 二、（类）转置操作2.1 ndarray.T2.2 np.swapaxes()2.3 np.moveaxis() 三、合并数组3.1 np.concatenate()3.2 np.stack()3.3 np.block()3.3 np.vstack()3.4 np.hstack() 四、划分数组4.1 np.split()4.2
Python实验考试题目： 一、Numpy数据分析运行结果： 二、类的单继承运行结果： 三、TXT文件操作运行结果： 四、CSV文件操作运行结果： 一、Numpy数据分析 import numpy as np import random list=[] for i in range(1,11): n=random.randint(10,99) list.insert
import numpy as np import math def FFT(P): n=int(len(P))#最高项是n-1次 if n==1:#n=1的时候代表最高项次数为0，直接就是常数 return P omega=np.exp(2*np.pi*1j/n)#计算2^n单位根 Pe,Po=P[::2],P[1::2]#提取奇偶项 Ye,Yo=FFT(Pe),FFT(Po)#递归求F
NumPy 教程目录 NumPy Ndarray 对象 NumPy 最重要的一个特点是其 $N$ 维数组对象 ndarray，它是一系列同类型数据的集合，以 $0$ 下标为开始进行集合中元素的索引。 ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组。 ndarray 中的每个元素在内存中都有相同存储大小的区域
1、降采样 def down_sample(train_x,train_y): train_0 = train_x[np.where(train_y == 0)] train_0_y = train_y[np.where(train_y == 0)] train_1 = train_x[np.where(train_y == 1)] train_1_y = train_y[np.where(train_y == 1)] if train_0.shape[0]>
0-1分布 x只能取1或0，对应概率为p和1-p \[P(X=k)=p^k(1-p)^{1-k} \]有两种实验结果，实验只做一次 这是二项分布的一个特例 几何分布（Geometric distribution） P(A)=p，第k次首次发生，前k-1次未发生 \[P(X=k)=(1-p)^{k-1}p \]记作X~G(p) 二项分布（Binomial Distribution） P(A)=p，做了n次实验，
1 简介 自 Pandas 0.25 版本后， Panel 结构已经被废弃。 pd.__version__ #查看pandas版本 #'1.2.4' #或者 pd.show_versions() Panel 结构也称“面板结构”，源自于 Panel Data 一词，翻译为“面板数据”。 Panel 是三维数据结构，有三个轴，分别是： items（0 轴）：axis =0，Pane
文章目录 四、神经网络的学习1.损失函数2.损失函数的意义3.数值微分4.梯度法5.学习算法的实现 四、神经网络的学习 这一章通过两层神经网络实现对mnist手写数据集的识别，本文是源于《深度学习入门》的学习笔记 若理解困难，参考上一章笔记：深度学习入门-从朴素感知机到神
基于resnet训练flower图像分类模型（p31-p37）上一篇，我改成别的笔记本跑完了。按照老师的步骤，进行加载模型及测试数据预测。 我们之前是冻住了，只训练一层，也可以全部训练，我的显卡太低跑时间太长了，这部分没跑。 1加载训练好的模型 model_ft, input_size = initialize_model(model_name
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt w=np.linspace(0,1000,1000) b=np.abs(1/(1+0.1j*w)) plt.subplot(221) plt.plot(w,b,linewidth=2,linestyle="-") plt.ylim(0,1) plt.subplot(222) plt.semilogx(w,b,linewidth=2,linestyle="--"
该文章翻译自CKKS EXPLAINED, PART 2: FULL ENCODING AND DECODING，主要介绍CKKS方案中是如何编码和解码的（如何将复数向量转成整数多项式，以及如何求逆运算） 介绍 在前一篇文章《CKKS：第1部分，普通编码和解码》中，我们了解到，要在CKKS方案中实现加密复数向量的计算，必须首先构建一个编码
本人曾粗略学过numpy核心语法以及python的数据操作，但是奈何许久不写python了，并且np所学真到用时却不知很多功能如何实现。借此原因创建随笔，更新做Optimization过程中遇到的常用功能表达（py/py_np/RL/ML）。 *列出仅为常见用法，更多见Google 1/ np.argwhere(关于矩阵筛选条件) np
python使用numpy中的np.add函数和np.subtract函数对二维numpy数组进行相加或者相减（Adding And Subtracting Matrices） 目录 #仿真数据 #python使用numpy中的np.add函数和np.subtract函数对二维numpy数组进行相加或者相减（A
问：使用轨迹栏创建颜色和画笔半径可调的Paint应用程序？ 一 鼠标回调函数 创建鼠标回调函数具有特定的格式，该格式在所有地方都相同。它仅在功能上有所不同。 因此，下列这段代码我们的鼠标回调函数可以做一件事——在我们双击的地方绘制一个圆圈 import cv2 import numpy as np #
1.numpy.mean() mean()函数功能：求取均值经常操作的参数为axis，以m * n矩阵举例： axis 不设置值，对 m*n 个数求均值，返回一个实数 axis = 0：压缩行，对各列求均值，返回 1* n 矩阵 axis =1 ：压缩列，对各行求均值，返回 m *1 矩阵 import numpy as np a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) print(
实证资产定价（Empirical asset pricing）已经发布于Github. 包的具体用法(Documentation)博主将会陆续在CSDN中详细介绍。 Github: GitHub - whyecofiliter/EAP: empirical asset pricing 模仿因子的投资组合（Factor mimicking portfolio）旨在去除研究因子外其他因子的影响，来构造模仿
numpy不仅是 Python 中使用最多的第三方库，而且还是 SciPy、Pandas 等数据科学的基础库。它所提供的数据结构比 Python 自身的“更高级、更高效”，可以这么说，NumPy 所提供的数据结构是 Python 数据分析的基础。 在 NumPy 中需要重点掌握的就是对数组的使用即 NumPy和ufu
文章目录 深度学习入门-从朴素感知机到神经网络一、朴素感知机1.感知机2.感知机实践3.多层感知机 二、神经网络1.从感知机到神经网络2.激活函数3.sigmoid函数：4.三层神经网络5.输出层的设计6.恒等函数和softmax函数 深度学习入门-从朴素感知机到神经网络 简介：深度学习
这是使用python实现的第二个综合性的案例了，希望自己能够坚持下去，也希望能够帮到有需要的朋友们。 图像拼接的的主要原理呢就是使用特征点匹配。简单点说呢，就是两幅图像中会有相同的部分，我们就是根据图像中相同的特征，进行图像的拼接，有些也被称为合并。 具体来说分为四个步骤：
1 导入numpy包 import numpy as np 2 sigmoid函数 def sigmoid(x): return 1/(1+np.exp(-x)) demox = np.array([1,2,3]) print(sigmoid(demox)) #报错 #demox = [1,2,3] # print(sigmoid(demox)) 结果： [0.73105858 0.88079708 0.95257413] 3 定义逻辑回归模型主体 ##
目录 问题描述： 实现步骤： 1.环境的部署与实现 2.贪心策略(The epsilon-greedy algorithm) 3.玻尔兹曼勘探(The softmax exploration algorithm) 4.置信上限算法(The upper confidence bound algorithm) 5.汤普森采样算法(The Thompson sampling algorithm) 参考： 问题描述：
