使用NumPy可以高效地执行子矩阵运算，从而提高代码的性能。NumPy数组支持切片操作，这使得可以非常高效地提取子矩阵。通过合理使用切片，可以避免不必要的复制，并且能够直接对子矩阵进行操作，而无需遍历整个数组。具体在使用中有啥问题可以看看下面得解决方案。
背景：Python是一种解释型的编程语言，基本的python代码不需要任何中间编译过程来得到机器代码，而是直接执行。而对于C、C++等编译性语言就需要在执行代码前将其编译为机器指令。 但是，解释型代码的速度比编译型代码要慢，为了使得python代码更快，最好尽可能的使用Numpy和Scipy包中的函数编写部分代码。（注意：numpy和scipy是诸如C、C++等编译型语言编写实现的）
机器学习 机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身。简单的说，就是计算机从数据中学习规律和模式，以应用在新数据上做预测的任务。 深度学习概念 深度学习指的是训练神经网络，有时候规模很大。 线性回归 回归函数，例如在最简单的房价预测中，我们有几套房屋的面积以及最后的价格，根据这些数据来预测另外的面积的房屋的价格，根据回归预测，在以房屋面积为输入x，输出为价格的坐标轴上，做一条直线最符合这几个点的函数，将它作为根据面积预测价格的根据，这条线就是
机器学习: 机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身。简单的说，就是计算机从数据中学习规律和模式，以应用在新数据上做预测的任务。
循环是程序流程控制的三大剑客之一，没有循环可以说好多功能都不能实现。MATLAB作为一种特殊的编程语言，其在循环的优化上并不是特别出色，但在矩阵化运算（也称矢量化运算）上具有较其他编程语言不可比拟的优势。
为啥呢，因为深度学习中的数据量往往巨大，用for循环去跑的话效率会非常低下，相比之下，矩阵运算就会快得多。而python的矩阵“传播机制（broadcasting）”和专门用于矩阵计算的numpy包更是给了我们使用矩阵运算的理由。
当Yann LeCun发表了他关于开发一种新型神经网络架构——卷积神经网络(Convolutional neural network, CNN)——的研究成果时，他的工作基本上没有引起注意。在2012年的ImageNet计算机视觉大赛上，来自多伦多大学的一组研究人员花了14年的时间将CNN引入公众视野。当他们从数千个类别的中对数百万张图片进行分类时，只产生了15.8%的错误。快进到现在，当前最先进的卷积神经网络实现的精度超过人类水平的性能。
从【DL笔记1】到【DL笔记N】，是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录，是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。从基本的概念、原理、公式，到用生动形象的例子去理解，到动手做实验去感知，到著名案例的学习，到用所学来实现自己的小而有趣的想法......我相信，一路看下来，我们可以感受到深度学习的无穷的乐趣，并有兴趣和激情继续钻研学习。 正所谓 Learning by teaching，写下一篇篇笔记的同时，我也收获了更多深刻的体会，希望大家可以和我一同进步，共同享受AI无穷的乐趣。
上述例子中直接将结果进行print，在实际应用中基本不会这么做。一般会将输出结果以向量或其他形式储存。如下：
机器学习和深度学习中的模型都是遵循数学函数的方式创建的。从数据分析到预测建模，一般情况下都会有数学原理的支撑，比如：欧几里得距离用于检测聚类中的聚类。
这篇文章尝试通过一个简单的例子来为读者讲明白怎样使用Python实现数据插值。总共分3部分来介绍：
卷积是深度学习中的基础运算，那么卷积运算是如何加速到这么快的呢，掰开揉碎了给你看。
clc clear a=1; m=3; for i=1:m %理解此处的m不是向量，是循环时的某一个固定值 b(i)=a*i %得到的b值保留前一个循环中计算的值。是一个随着i变化的向量，loop1时向量中有1个元素；loop2时有2个元素，分别是loop1中值和loop2中的值。这种情况下，不会覆盖loop1中参数。 c=a*i %得到循环某个值的具体值。是一个元素，loop2会覆盖loop1中元素 d(3)=a*i %d(3)表示其中包含3个元素，若不够则用0填。固定为一个有3个元素的向量，元素不够是用0填，会覆盖loop1中元素。 end
编译 | 嗯~是阿童木呀、KABUDA、EVA 可以说，机器学习从业者都是个性迥异的。虽然其中一些人会说“我是X方面的专家，X可以在任何类型的数据上进行训练”，其中，X =某种算法；而其他一些人则是“能够在适合的工作中施展其才华”。他们中的很多人认可“涉猎所有行业，而是其中一个领域的专家”策略，即他们在一个领域内拥有一个深厚的专业知识，并且对机器学习的不同领域有所了解。 也就是说，没有人能否认这样的事实：作为数据科学家的实践者，我们必须了解一些通用机器学习的基础知识算法，这将帮助我们解决所遇到的新领域问
TLDR：你有没有想过卷积有什么特别之处？在这篇文章中，我从第一原理中推导出卷积，并展示它的平移对称性。
可以说，机器学习从业者都是个性迥异的。虽然其中一些人会说“我是X方面的专家，X可以在任何类型的数据上进行训练”，其中，X =某种算法；而其他一些人则是“能够在适合的工作中施展其才华”。他们中的很多人认可“涉猎所有行业，而是其中一个领域的专家”策略，即他们在一个领域内拥有一个深厚的专业知识，并且对机器学习的不同领域有所了解。 也就是说，没有人能否认这样的事实：作为数据科学家的实践者，我们必须了解一些通用机器学习的基础知识算法，这将帮助我们解决所遇到的新领域问题。本文对通用机器学习算法进行了简要的阐述，并列
可以说，机器学习从业者都是个性迥异的。虽然其中一些人会说“我是X方面的专家，X可以在任何类型的数据上进行训练”，其中，X =某种算法；而其他一些人则是“能够在适合的工作中施展其才华”。他们中的很多人认可“涉猎所有行业，而是其中一个领域的专家”策略，即他们在一个领域内拥有一个深厚的专业知识，并且对机器学习的不同领域有所了解。
经过几周的更新，SV核心部分用户自定义类型和包内容已更新完毕，接下来就是RTL表达式和运算符。
作为数据科学家的实践者，我们必须了解一些通用机器学习的基础知识算法，这将帮助我们解决所遇到的新领域问题。本文对通用机器学习算法进行了简要的阐述，并列举了它们的相关资源，从而帮助你能够快速掌握其中的奥妙。 ▌1.主成分分析（PCA）/ SVD PCA是一种无监督的方法，用于对由向量组成的数据集的全局属性进行理解。本文分析了数据点的协方差矩阵，以了解哪些维度（大部分情况）/数据点（少数情况）更为重要，即它们之间具有很多的变化，但与其他变量之间的协变性较低）。考虑一个矩阵顶级主成分（PC）的一种方式是考虑它的具
归一化技术的改进是生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GAN)中众多改进的一种，本文介绍常用于当前GAN中的像素归一化(Pixel normalization，或称为像素规范化)和频谱归一化(Spectral normalization，或称频谱规范化)，在高清图片生成中，这两种归一化技术得到了广泛使用，最后使用Tensorflow2实现像素归一化和频谱归一化。
CIPS2016 中文信息处理报告《第五章 语言表示与深度学习研究进展、现状及趋势》第三节 技术方法和研究现状中有一些关于语言表示模型划分的内容P33-P35，其中：
NLP 领域的机器学习工程师 Riccardo Di Sipio 日前提出了一个观点：使用卷积网络要比使用循环神经网络来做 NLP 研究，要幸福得多——是时候放弃循环神经网络了！
文中的链接请点击网址：http://yerevann.com/a-guide-to-deep-learning/ 预备知识 你必须有大学数学知识。你可以在深度学习这本书的前几章中回顾这些概念： 深度学
参数说明： mat - 2D或N维矩阵，注：当前方法不支持具有4个以上通道的矩阵。 distType - 分布类型（RNG :: UNIFORM或RNG :: NORMAL） a - 第一分布参数；在均匀分布的情况下，这是一个包含范围的下边界；在正态分布的情况下，这是一个平均值。 b - 第二分布参数；在均匀分布的情况下，这是一个非包含上边界，在正态分布的情况下，这是一个标准偏差（标准偏差矩阵或整个标准偏差矩阵的对角线）。 saturateRange - 预饱和标志；仅用于均匀分配；如果为true，则该方法将首先将a和b转换为可接受的值范围（根据mat数据类型），然后将生成在[saturate（a），saturate（b））范围内的均匀分布的随机数，如果saturateRange = false ，该方法将在原始范围[a，b）中生成均匀分布的随机数，然后将其saturate，这意味着，例如，RNG().fill（mat_8u，RNG :: UNIFORM，-DBL_MAX，DBL_MAX）将由于范围（0，255）显着小于[-DBL_MAX，DBL_MAX），因此可能会产生大多数填充有0和255的数组。
clc;clearall;closeall;t0=[11];a=[12;34]t=t0;t(1,:)=t0’\an=10;fori=2:nt(i,:)=t(i-1,:)’\a;endt
卷积的概念无处不在。它究竟有什么特别之处呢？在本文中，作者从第一性原理中推导出卷积，并表明它自然地来自平移对称性。
想要实现将python函数向量化，Numpy中的vectorize 和frompyfunc函数都可以满足要求。
一句话：im2col是将一个[C,H,W]矩阵变成一个[H,W]矩阵的一个方法，其原理是利用了行列式进行等价转换。
选自medium 作者：Sahil Singla 机器之心编译 参与：Panda 尽管卷积神经网络成就非凡，但卷积本身并不完美，卡内基梅隆大学计算机科学博士 Sahil Singla 近日在 Medium 上发文，介绍了他对「新一类卷积」的探索研究，相关实验代码也已在文中公开。机器之心对本文进行了编译介绍。另外要注意，阅读这篇文章需要预先有一些关于 CNN 的知识储备。 卷积有很多地方不讨人喜欢。其中最大的一个问题是，大多数权重（尤其是后面层的权重）相当接近于 0。这说明大多数权重都没有学习到任何东西，对网
感谢水友们积极的提问，大猫和村长在此再次表示衷心的感谢。通过对水友们问题的汇总，我们发现大多数水友存在一些R语言的应用误区，在此出一期关于该问题的解读。
傅立叶变换是一种从完全不同的角度查看数据的强大方法：从时域到频域。 但是这个强大的运算用它的数学方程看起来很可怕。
在本文中，我将介绍一些简单的方法，可以将Python for循环的速度提高1.3到900倍。
毋庸置疑，Python是用于数据分析的最佳编程语言，因为它的库在存储、操作和获取数据方面有出众的能力。 在PyData Seattle 2017中，Jake Vanderplas介绍了Python的发展历程以及最新动态。在这里我们把内容分成上下两篇，在上篇给大家带来了Python的发展历程( 为什么说Python是数据科学的发动机(一)发展历程 )。下篇将给大家介绍Python中的一些重要工具。 主讲人： Jake Vanderplas是华盛顿大学eScience研究所物理科学研究的负责人。该研究所负责跨
我们知道在深度学习中经常要操作各种矩阵（matrix）。 回想一下，我们在操作数组（list）的时候，经常习惯于用for循环（for-loop）来对数组的每一个元素进行操作。例如：
使用Pandas dataframe执行数千甚至数百万次计算仍然是一项挑战。你不能简单的将数据丢进去，编写Python for循环，然后希望在合理的时间内处理数据。
前言 如何使用Python进行科学计算和数据分析，这里我们就要用到Python的科学计算库，今天来分享一下如何安装Python的数据科学计算库。 数据科学计算库 Python中的数据科学计算库有Numpy、Scipy、pandas、matplotlib（前面我分享了一篇matplotlib的简单应用，历史文章里面就有）。 Numpy是一个基础性的Python库，为我们提供了常用的数值数组和函数。 Scipy是Python的科学计算库，对Numpy的功能进行了扩充，同时也有部分功能是重合的。Numpy和Sci
已知现在有M个广告主和N个广告词，其中每个单位流量的（广告主，广告词）收益固定，且每个广告主/广告词均有流量分配限制，问如何给（广告主，广告词）分配流量，使得收益达到最大。
Course1：神经网络和深度学习，包括： ---- [1] Week1：深度学习概述 [2] Week2：神经网络基础 [3] Week3：浅层神经网络 [4] Week4：深层神经网络 [
NumPy提供了大量的数值编程工具，可以方便地处理向量、矩阵等运算，极大地便利了人们在科学计算方面的工作。另一方面，Python是免费，相比于花费高额的费用使用Matlab，NumPy的出现使Python得到了更多人的青睐
今天小编通过实例给大家展示所谓的向量化函数与for循环之间的运行效率对比(注：这里的效率指的是完成同样的工作所花时间的多少，所花时间越少效率越高，反之越低)。
导读：今天我们谈谈用户行为序列上的推荐模型。首先我们对序列推荐问题做一个定义和描述，然后主要讲述可以用在序列推荐任务中的 NN 模型，最后给出一点个人看法以及文中相关的参考文献供参阅。
众所周知，Python的for循环本质上要比C慢很多。 而且深度学习和机器学习算法严重依赖通过for循环执行的矩阵运算。
1. while循环 在给定条件为真时，重复一个语句或一组语句。它在执行循环体之前测试状态。 语法 MATLAB中while循环的语法是 : while <expression> <statements> end 只要表达式(expression)为true，while循环将重复执行程序语句(statements)。 当结果为非空并且包含所有非零元素(逻辑或实数)时，表达式(expression)为true。 否则，表达式(expression)为false。 栗子： a = 10; % while loop execution while( a < 20 ) fprintf(‘value of a: %d\n’, a); a = a + 1; end 执行上面示例代码，得到以下结果 – value of a: 10 value of a: 11 value of a: 12 value of a: 13 value of a: 14 value of a: 15 value of a: 16 value of a: 17 value of a: 18 value of a: 19 2. for循环 多次执行一系列语句，并缩写管理循环变量的代码。 for循环是一种重复控制结构，可以让您有效地编写一个需要执行特定次数的循环。 语法 MATLAB中for循环的语法是 for index = values <program statements> … End 值(values)具有以下格式 – 值格式 描述 initval:endval index变量从initval到endval每次递增1，并重复程序语句 的执行，直到index大于endval。 initval:step:endval 通过每次迭代值步长(step)增加索引(index)的值，或者 当step为负时递减。 valArray 在每个迭代中从数组valArray的后续列创建列向量索 引。 例如，在第一次迭代中，index = valArray(:，1)。 循环最多执行n次，其中n是由numel(valArray，1，:)给出的valArray的列数。valArray可以是任何MATLAB数据类型，包括字符串，单元格数组或结构体。 前两种挺简单的，所以在此值对于第三种语法进行举例子说明： X=rand(5,1); for i=X i end X=rand(1,5); for i=X i end 运行结果是： i = 0.4898 0.4456 0.6463 0.7094 0.7547 i = 0.2760 i = 0.6797 i = 0.6551 i = 0.1626 i = 0.1190 注意:对于向量建立的是列向量索引！！ X=magic(3); X for i=X i end 运行输出
神经网络和深度学习（二）——从logistic回归谈神经网络基础 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 之前学习机器学习的时候，已经学过logistic回归，不过由于神经网络中，一些思想会涉及到logistic，另外会拿一些神经网络用到的解决方案，以logistic来举例，更浅显易懂（例如BP算法）。 因此，这里就再次复习logistic回归及其梯度下降、代价函数等，主要是讲述和后面学习神经网络有关的内容，其他部分会快速略过。 二、logistic输出函数 logistic是解决
大家晚上好，非常荣幸又有这个机会来LVS，与大家一起探讨一些问题。我第一次参加LVS应该是2017年，现在已经接近4年的时间了。
【导读】专知成员Hui上一次为大家介绍主成分分析（PCA）、以及其在图像上的应用，这一次为大家详细讲解SciPy库的使用以及图像高斯模糊实战。 【干货】计算机视觉实战系列01——用Python做图像处理（基本的图像操作和处理） 【干货】计算机视觉实战系列02——用Python做图像处理（Matplotlib基本的图像操作和处理） 【干货】计算机视觉实战系列03——用Python做图像处理（Numpy基本操作和图像灰度变换） 【干货】计算机视觉实战系列04——用Python做图像处理（图像的缩放、均匀操作和直
机器之心整理 参与：思源 Scikit-learn 中文文档已经由 ApacheCN 完成校对，这对于国内机器学习用户有非常大的帮助。该文档自 2017 年 11 月初步完成校对，目前很多细节都已经得到完善。该中文文档包含了分类、回归、聚类和降维等经典机器学习任务，并提供了完整的使用教程与 API 注释。入门读者也可以借此文档与教程从实践出发进入数据科学与机器学习的领域。 中文文档地址：http://sklearn.apachecn.org Scikit-learn 是基于 Python 的开源机器学习库，
这一次继续为大家详细讲解SciPy库的使用以及图像导数实战。
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