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文章/答案/技术大牛

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如何利用图卷积网络对图进行深度学习（下）

numpy max networkx

我们现在结合了自循环和规范化技巧。此外，我们将重新引入我们先前丢弃的权重和激活函数，以简化讨论。

2020-02-23

8700

用 Swifter 大幅提高 Pandas 性能

编程算法 https 网络安全 swift numpy

假如在此刻，您已经将数据全部加载到panda的数据框架中，准备好进行一些探索性分析，但首先，您需要创建一些附加功能。自然地，您将转向apply函数。Apply很好，因为它使在数据的所有行上使用函数变得很容易，你设置好一切，运行你的代码，然后…

2019-11-18

3.9K0

善用5个优雅的 Python NumPy 函数

numpy 编程算法

在机器学习和数据科学项目的日常数据处理中，我们会遇到一些特殊的情况，这些情况需要样板代码来解决。在此期间，根据大家的需要和使用情况，其中一些转换为核心语言或包本身提供的基本功能。这里我将分享5个优雅的python Numpy函数，它们可以用于高效和简洁的数据操作。

2019-11-11

1.1K0

加速Python数据分析的10个简单技巧（上）

c 语言 matlab numpy

总有一些小贴士和技巧在编程领域是非常有用的。有时，一个小技巧可以节省时间甚至可以挽救生命。一个小的快捷方式或附加组件有时会被证明是天赐之物，并能真正提高生产力。因此，我总结了一些我最喜欢的一些贴士和技巧，我将它们以本文的形式一起使用和编译。有些可能是大家相当熟悉的，有些可能是比较新的，但我确信它们将在下一次您处理数据分析项目时派上用场。

2019-07-05

1.6K0

用Numba加速Python代码

python numpy c++编程算法

说这句话的人也没有错。与许多其他编程语言相比，Python很慢。Benchmark game有一些比较不同编程语言在不同任务上的速度的可靠的基准。

2019-07-04

2.1K0

如何在Python里用ggplot2绘图

编程算法 python matlab numpy

为了严格实现图形语法，ggplot2提供了一种非常直观和一致的方式来绘制数据。ggplot2的绘图方法不仅确保每个绘图包含特定的基本元素，而且在很大程度上简化了代码的可读性。

2019-06-15

3.5K0

我用Python抓取了过去10年的双色球中奖信息，就为了告诉你一件事

python matlab numpy

去年，我曾写过一篇文章我用Python爬取了14年所有的福彩3D信息，彩民们，只能帮你们到这了，得到很多人的反响，很多粉丝留言，快点出一版分析教程，找找其中的规律。说不定哪天头等奖就是你，从此迎娶白富美，走上人生巅峰！

2019-05-13

4.6K0

如何在Python和numpy中生成随机数

python numpy 人工智能机器学习编程算法

随机性的使用是机器学习算法配置和评估的重要部分。从神经网络中的权重的随机初始化，到将数据分成随机的训练和测试集，再到随机梯度下降中的训练数据集的随机混洗（random shuffling），生成随机数和利用随机性是必需掌握的技能。

2018-07-27

19.2K0

使用NumPy介绍期望值，方差和协方差

AiTechYun 编辑：yuxiangyu 基础统计是应用机器学习中的有力工具，它可以更好地理解数据。而且，它也为更先进的线性代数运算和机器学习方法奠定了基础的工具，例如分别协方差矩阵和主成分分析（PCA）。因此，掌握线性代数中基础的统计非常重要。在本教程中，你会了解基础的统计操作及其原理，和如何使用NumPy实现线性代数的符号和术语。完成本教程后，你将知道：期望值，平均数（average）和平均值（mean）是什么，以及如何计算它们。方差和标准差是多少以及如何计算它们。协方差，相关性和协方差矩

2018-03-27

5.4K0

只使用Numpy手动实现多层卷积神经网络（详解）

numpy 卷积神经网络人工智能

AiTechYun 编辑：yuxiangyu 在过去，我曾写过一篇关于“理解在最大池化层和转置卷积的反向传播”的文章。现在我想要使用这些知识做一个多层（或者说多通道）的卷积神经网络。在阅读本文之前我建议你可以看一下下面两个链接的内容（都是探讨舍弃反向传播给人工智能找到新方向的）：链接1：https://www.quora.com/Why-is-Geoffrey-Hinton-suspicious-of-backpropagation-and-wants-AI-to-start-over 链接2：ht

2018-03-27

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使用python中的Numpy进行t检验

虽然像SciPy和PyMC3这样的流行的统计数据库有预定义的函数来计算不同的测试，但是为了了解这个过程的数学原理，必须了解后台的运行。本系列将帮助你了解不同的统计测试，以及如何在python中只使用Numpy执行它们。 t检验是统计学中最常用的程序之一。但是，即使是经常使用t检验的人，也往往不清楚当他们的数据转移到后台使用像Python和R的来操作时会发生什么。什么是t检验 t检验（Student’s T Test）比较两个平均值（均值），然后告诉你它们彼此是否有差异。并且，t检验还会告诉你这个差异有没有

2018-03-05

4.4K0

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