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vim正则匹配若干操作

正则表达式编程算法

将第一个//之间的正则表达式替换成第二个//之间的字符串。 :s/正则表达式/替换字符串/选项

2019-05-22

3.4K0

如果id不是字符串型需要先转化为字符串才行，title加标题，subplots设置日期斜着显示 pp = pd.DataFrame({"id":["1001", "1001", "1001", "1002", "1002", "1002", '1002', "1003", "1003", "1003", '1003', '1003'], "day":["2018-7-15", "2018-7-16",

2019-01-28

7030

关联规则挖掘算法

编程算法数据库

设为所有项目的集合，为事务数据库，事物是一个项目子集（）。每一个事务具有唯一的事务标识。设是一个由项目构成的集合，称为。事务包含项集，当且仅当。如果项集中包含个项目，则称其为

2018-09-20

6810

tensorflow dropout用法

tensorflow 编程算法

dropout(x, keep_prob, noise_shape=None, seed=None, name=None) 函数作用就是使得矩阵x的一部分（概率大约为keep_prob）变为0，其余变为element/keep_prob, noise_shape可以使得矩阵x一部分行全为0或者部分列全为0 用在tensorflow中使得部分神经元随机为0不参与训练，如果算法过拟合了，可以试试这个办法。 with tf.Session() as sess: d = tf.to_float(t

2018-06-07

1.8K0

矩阵奇异分解奇异值分解定理

定理设非奇异,则存在正交矩阵P和Q，使得其中证明因为A非奇异，所以为实对称正定矩阵，于是存在正交矩阵Q使得，为的特征值设x为非0特征向量，因为

2018-06-01

1.7K0

随机梯度下降（Stochastic gradient descent）和批量梯度下降（Batch gradient descent ）

系数比之前多了一个分母m 批量梯度下降法，同上一篇方法，下面看随机梯度法，随机梯度通过一个样本更新所有w，类似笔记一 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data', header=None) y

2018-06-01

6740

编程算法神经网络

BP算法的基本思想多层感知器在如何获取隐层的权值的问题上遇到了瓶颈。既然我们无法直接得到隐层的权值，能否先通过输出层得到输出结果和期望输出的误差来间接调整隐层的权值呢？BP算法就是采用这样的思想设计出来的算法，它的精髓就是,学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。正向传播时，输入样本从输入层传入(layer1),经各隐层逐层(layer2)处理后,传向输出层(layer3)。若输出层的实际输出与期望的输出(教师信号)不符,则转入误差的反向传播阶段。反向传播时，将输出以某种形式通过

2018-06-01

9040

proc-tabulate-report

编程算法 sas

data parks; infile cards; input name $1-21 type $ Region $ Museums Camping; cards; Dinosaur NM West 2 6 Ellis Island NM East 1 0 Everglades NP East 5 2 Grand Canyon NP West 5 3 Great Smoky Mount

2018-06-01

2.4K0

如有一组数组数据m个n维列向量Anxm 想要降维，随意丢弃数据显然不可取，降维可以降低程序计算复杂度，代价是丢弃了原始数据一些信息，那么降维的同时，又保留数据最多信息呢。我们希望投影后投影值尽可能分

2018-06-01

6660

ECC非对称加密算法

椭圆曲线椭圆曲线在代数上的表示是下面这个方程： y2 = x3 + ax + b 其中，a = 0, b = 7 (比特币系统所使用的版本)，它的图形如下：椭圆曲线有一些很有用的特征一条

2018-06-01

3.2K0

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