本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 How I implemented iPhone X's FaceID using Deep Learning in Python，作者为 SHIVAM BANSAL...在最近推出的 iPhone X 中，它被讨论最多的特点之一是它采用了新的解锁方法，即 TouchID：FaceID。 在研发出无边框手机后，苹果公司想开发一种新的方法来快捷地对手机进行解锁。...我专注于如何使用深度学习来实现这一过程，以及如何对每一步进行优化。在本文中，我将演示如何使用 keras 实现 FaceID 这一类算法。...现在，让我们看看如何使用 Keras 在 Python 中实现它。 在 Keras 中实现 FaceID 对于所有机器学习项目来说，我们首先数据集。...你可以在这里找到所有的 python 代码。
直方图牵涉统计学概念，首先要对数据进行分组，然后统计每个分组内数据元的数量。在平面直角坐标系中，横轴标出每个组的端点，纵轴表示频数，每个矩形的高代表对应的频数，这样的统计图称为频数分布直方图。...组数：在统计数据时，我们把数据按照不同的范围分成几个组，分成的组的个数称为组数。 组距：每一组两个端点的差。 频数：分组内数据元的数量除以组距。 02 实例 直方图代码示例如下所示。...▲图2-59 代码示例2-45运行结果 代码示例2-45第2行使用quad ()方法通过定义矩形的四边边界绘制直方图，具体参数说明如下。...左右边界、拟合曲线的x坐标、方法通过定义矩形的四边边界，PDF为概率密度函数，CDF为累积分布函数。...延伸阅读《Python数据可视化》 点击上图了解及购买 转载请联系微信：DoctorData 推荐语：从图形绘制、数据动态展示、Web交互等维度全面讲解Bokeh功能和使用，不含复杂数据处理和算法，深入浅出
Numpy提供了灵活的、静态类型的、可编译的程序接口口来优化数组的计算，也被称作向量操作，因此在Python数据科学界Numpy显得尤为重要。Numpy的向量操作是通过通用函数实现的。...01 数组的运算 Numpy通用函数涉及到Python原生的算术运算符，标准的加减乘除都可以使用，同时这些运算符也是Numpy内置函数的简单封装器，例如“+”就是add函数的封装器。...对数运算是指数运算的逆运算，最基础的np.log是以自然对数为底数的对数，同时也可以使用np.log2,np.log10等计算以2或10为底的对数。...当x很小时，以下函数给出的值np.log和np.exp的计算更加精确。...） 高斯积分的实现和逆实现 # Error function (integral of Gaussian) # its complement, and its inverse x = np.array
使用Python中的Sympy库解决高等数学中极限、导数、偏导数、定积分、不定积分、双重积分等问题 ---- Sympy是一个Python的科学计算库，它旨在成为功能齐全的计算机代数系统。...SymPy 包括从基本符号算术到微积分，代数，离散数学和量子物理学的功能。 它可以在 LaTeX 中显示结果。 Sympy官网 文章目录 1....积分integrate 4.1 定积分 4.2 不定积分 4.3 双重积分 5. 求解方程组solve 6. 计算求和式summation 看到这图，是不是感觉快喘不过气了呢。...积分integrate 4.1 定积分 函数的定积分: integrate(函数，(变量，下限，上限)) 函数的不定积分: integrate(函数,变量) f = x**2 + 1 integrate.../ (sqrt(x*tan(x)+1)-sqrt(x*sin(x)+1)), x, 0) print(lmt) # -1/3 -1/3 4.3 双重积分 f = (4/3)*x +
本文使用Python语言的NumPy库，解决数学运算问题中的线性方程组问题、积分问题、微分问题及矩阵化简问题，结果准确快捷，具有一定的借鉴意义。...可用SymPy进行数学表达式的符号推导和演算。可使用isympy运行程序，isympy在 IPython的基础上添加了数学表达式的直观显示 功能。启动时还会自动运行下面的程序： ?...因为符号对象在转换为字符串时直接使用它的 name 属性，因此在交互式环境中看到变量,x0的 值就是x0，但是査看变量x0的类型时就可以发现 ，它实际上是一个Symbol对象。 type（x0） ?...计算定积分∫a/b fdx 当然有时候我们也有多重积分要运算，不要担心，我们还可以用 Integrate(f,x,y)来计算双重积分：∫ ∫ fdxdy Integrate(f,(x,a,b),(y,c...,d))：计算双重定积分（x上下限ab，y上下限cd） ?
在这篇文章中，我将用数学解释逻辑回归，介绍逻辑回归、sigmoid函数以及最大似然估计三者之间的关系。然后使用python中的梯度下降实现一个逻辑回归示例。...2.为什么不使用线性回归？ 3.最大似然估计（MLE） 4.梯度下降 5.附python梯度下降实现代码 Logistic回归 Logistic回归是一种经典的统计模型，已广泛应用于学术界和工业界。...要解决这个问题，就需要使用Sigmoid函数了。其函数表达式为： ? Sigmoid函数具有许多属性。 ? ? ? 因此在逻辑回归中，y可以写为： ? 记住这个表达式，下边我们会用到。...在这个典型的例子，我们可以计算出参数p最大化对数似然，这也等于最小化成本函数Ĵ。这是凸优化中的双重问题。...附Python梯度下降实现 这一部分我将通过虹膜分类数据来展示梯度下降如何工作的。首先导入必要的python库。
如何使用copula 分析数据回想一下，您可以使用累积分布函数将任何分布转换为均匀分布。同样，您可以使用逆累积分布函数将均匀分布转换为任何分布。...那么，我们只需要以 x为累积分布函数值，对正态分布求逆即可，如果我们将 x 和转化后的x 的分布画在一张图中，就可以直观的看出逆累积分布函数的样子。...首先从二元正态分布中生成样本：通过给 x1和x2的累积分布函数进行采样，我们可以将其转化成均匀分布。...中的copula：Frank、Clayton和Gumbel copula模型估计与可视化R语言中的copula GARCH模型拟合时间序列并模拟分析matlab使用Copula仿真优化市场风险数据VaR...SPX实际波动率进行预测matlab实现MCMC的马尔可夫转换ARMA - GARCH模型估计Python使用GARCH，EGARCH，GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模拟进行股价预测使用R语言对S＆P500
在本文中，我将向您展示如何使用Python中的逆变换方法生成随机变量(包括离散和连续的情况)。 概念 给定随机变量U，其中U在（0,1）中均匀分布。...假设我们要生成随机变量X，其中累积分布函数（CDF）为 ? 逆变换方法的思想是通过如下使用其逆CDF从任何概率分布中生成一个随机数。 ? 对于离散随机变量，步骤略有不同。...在Python中，我们可以通过如下编写这些代码行来简单地实现它。...离散随机数实现代码 对于离散随机变量情况，假设我们要模拟遵循以下分布的离散随机变量情况X ? 首先，我们编写函数以使用这些代码行为一个样本生成离散随机变量。...研究案例本身非常广泛，您可以使用在生成经验累积分布函数，预测分析中使用到的这种方法。
/Differintegral）：在文献中，这个算子写成 ，它代表关于 x且下界为 a的函数的 α 阶分数微积分 f(x)。...分数阶微分积分取决于函数 f(x) 在点 a 的值，因此它们会使用函数的“历史”。在实践中，下界通常取为 0。...下面的动画显示了与普通函数相比，平方函数的卡普托分数导数的行为——即分数阶导数“插值”在整数阶的导数之间： Wolfram语言中的 黎曼-刘维尔分数阶微分积分 我们在 Wolfram 语言版本 13.1...）支持： 现在，计算这个解的拉普拉斯逆变换，会立即得到通过 DSolve 得到的相同解： 结束语和致谢 在 Wolfram Research，我们不断更新 Wolfram 语言，涵盖越来越多可能具有革命性的主题...另外，我要感谢我的同事 Aram Manaselyan 和 Hrachya Khachatryan 在 Wolfram 语言中实现分数阶微积分方面所做的工作；Oleg Marichev 教授对分数阶微积分理论和其中的符号计算算法的宝贵贡献
慢速的循环 Python 的默认实现（称为 CPython）执行操作的速度非常慢。...最近有各种解决这个弱点的尝试：众所周知的例子是 PyPy 项目，Python 的即时编译实现；Cython 项目，它将 Python 代码转换为可编译的 C 代码; 和 Numba 项目，它将 Python...]]) ''' 使用ufunc向量化的计算，几乎总是比使用 Python 循环实现的对应方案更有效，特别是当数组的大小增加时。...数组算数 NumPy 的ufunc使用起来非常自然，因为它们使用了 Python 的原始算术运算符。...由于这些软件包的文档可在线获取，因此搜索gamma function python通常会找到相关信息。 高级ufunc特性 许多 NumPy 用户在没有学习完整特性的情况下使用ufunc。
0 引言 本文是 Python 系列的第五篇 Python 入门篇 (上) Python 入门篇 (下) 数组计算之 NumPy (上) 数组计算之 NumPy (下) 科学计算之 SciPy 数据结构之...在使用 scipy 之前，需要引进它，语法如下： import scipy 这样你就可以用 scipy 里面所有的内置方法 (build-in methods) 了，比如插值、积分和优化。...的解析解很容易： 这里需要引入 scipy.stats 下的 norm 库，使用里面 cdf 函数来计算正态分布的累积分布概率。...是如何分布，也就是推出 x 的密度分布函数 fX(x)，推导如下 (不是本帖的重点，如无兴趣可跳过下框内容)： 给定 S 的随机微分方程，首先用伊藤公式推出 lnS 的随机微分方程 在 0 到 T 两边求积分...SciPy 可以实现的三个应用 用 scipy.interpolate 来插值 (interpolation) 用 scipy.integrate 来积分 (integration) 用 scipy.optimize
Numpy库 1.1 求以e、2、10为底的对数 函数 功能 np.log(x) 以e为底的对数(自然对数) np.log10(x) 以10为底的对数 np.log2(x) 以2为底的对数 np.log1p...(x) 等价于：np.log(x + 1) 备注：np.expm1(x) 等价于 np.exp(x) – 1，也是np.log1p(x)的逆运算。...1.2 求以任意数为底的对数 在Numpy中以任意数为底的对数需要用到换底公式： ? 例如：以3为底，5的对数 ? 代码写出来为： np.log(5)/np.log(3) 2....原因： 在math库中，函数的输入x只能为单独一个数。...也就是说Numpy中的函数不需要循环就可以实现每个元素的批量处理。
在时间序列中，我们没有标签，但我们有时间序列的未来值，因此输出可以是 x(t)，给定 x(t-1) 作为输入。这是将数据集构建为监督问题的一种实用（且直观）的方法。...# 预测未来30天的情况 len(tesdata) # 1211 # 我认为在test_data中，最后一天是5月22日，例如 # 对于5月23日，我需要100个前一天的数据 x_input = ...用Keras神经网络序列模型回归拟合预测、准确度检查和结果可视化 Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳定降雨量时间序列进行预测分析 R语言中的神经网络预测时间序列：多层感知器（MLP）和极限学习机...R语言中的BP神经网络模型分析学生成绩 matlab使用长短期记忆（LSTM）神经网络对序列数据进行分类 R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化 用R语言实现神经网络预测股票实例 使用PYTHON中KERAS...的LSTM递归神经网络进行时间序列预测 python用于NLP的seq2seq模型实例:用Keras实现神经网络机器翻译 用于NLP的Python：使用Keras的多标签文本LSTM神经网络分类
为了建立一个可靠的模型，我们还实现了一些常用的离群点检测和变量选择方法，可以去除潜在的离群点和只使用所选变量的子集来 "清洗 "你的数据步骤建立PLS回归模型PLS的K-折交叉验证PLS的蒙特卡洛交叉验证...PLS的双重交叉验证(DCV)使用蒙特卡洛抽样方法进行离群点检测使用CARS方法进行变量选择。使用移动窗口PLS（MWPLS）进行变量选择。...----点击标题查阅往期内容R语言实现偏最小二乘回归法 partial least squares (PLS)回归R语言中的block Gibbs吉布斯采样贝叶斯多元线性回归R语言Lasso回归模型变量选择和糖尿病发展预测模型...R语言实现贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析Python贝叶斯回归分析住房负担能力数据集Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型R语言区间数据回归分析R语言用LOESS...R语言实现LASSO回归分析Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型使用R语言进行多项式回归、非线性回归模型曲线拟合R语言中的偏最小二乘回归PLS-DAR语言生态学建模：增强回归树（BRT）预测短鳍鳗生存分布和影响因素
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为了建立一个可靠的模型，我们还实现了一些常用的离群点检测和变量选择方法，可以去除潜在的离群点和只使用所选变量的子集来 "清洗 "你的数据。...步骤建立PLS回归模型PLS的K-折交叉验证PLS的蒙特卡洛交叉验证（MCCV）。PLS的双重交叉验证(DCV)使用蒙特卡洛抽样方法进行离群点检测使用CARS方法进行变量选择。...----点击标题查阅往期内容R语言实现偏最小二乘回归法 partial least squares (PLS)回归R语言中的block Gibbs吉布斯采样贝叶斯多元线性回归R语言Lasso回归模型变量选择和糖尿病发展预测模型...R语言实现贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析Python贝叶斯回归分析住房负担能力数据集Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型R语言区间数据回归分析R语言用LOESS...R语言实现LASSO回归分析Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型使用R语言进行多项式回归、非线性回归模型曲线拟合R语言中的偏最小二乘回归PLS-DAR语言生态学建模：增强回归树（BRT）预测短鳍鳗生存分布和影响因素
在训练过程中，它会最大化目标语句对给定源语句的似然度。在测试的时候，给定一个源语句 x，它会寻找目标语言中的一个语句 y，以最大化条件概率 P(y|x)。...所有的RNN都使用具有600个隐藏单元的GRU单元，设置嵌入维度为300。使用具有一般对齐功能的全局注意力方法。该系统在三个重要方面与标准NMT不同： 双重结构。...由于使用了共享编码器，并利用了机器翻译的双重结构，模型可以直接被训练来重建自己的输入。...为了在真正的翻译环境中训练系统，同时又不违反只使用单语语料库的约束，引入回译方法。...不过，与标准的回译相反（使用一个独立的模型来一次性回译整个语料库），该方法利用所提出的架构的双重结构，使用正在训练的模型本身来即时回译每个小批次（minibatch）。
3.积分签到+积分商城，提高客户活跃度 12.png 13.png 积分签到设置每天固定签到给到X个积分，连续签到X天一次性给到x积分，用户获得积分之后去积分商城进行兑换，设置两种属性产品，常规实物产品...，使用积分兑奖即可获得；利润较低的产品，可设置积分+现金兑换。...其次是现金红包兑换，建议只设置使用积分进行兑换。 积分签到以及积分商城属于长期的活动，提高用户的粘度，建议设置固定的导航图标跳转。...定制小程序像堆积木一样轻松，最大程度满足用户个性化功能需求 结束语： 线上商城和线下实体店的共同点都是需要装修，丰富的基础设计资源平台提供大量深度研发的基础模块，每一款模块都精心打磨，满足用户视觉与功能的双重体验...好的装修是基础，这点线上商城尤其重要，对陌生用户来说，精美的装修和图片是吸引用户的前提，爱来屋蛋糕网上店小程序将不同插件组合使用，在首页丰富展现其功能，实现提高线上营业额，强化品牌形象的目的，在这条小程序营销之路上
逻辑回归模型的假设是： 其中X代表的是特征向量g的逻辑函数，常用的S型函数（上图的右边，sigmoid function）公式为 Python代码实现sigmod激活函数： import numpy...： hθ(x)和Cost(hθ(x),y)之间的关系 根据y的不同取值来进行分别判断，同时需要注意的是：假设函数h的取值只在[0,1]之间 y=1的情形 y=0的情形 Python代码实现代价函数...利用Python实现下面的代价函数 first 表示的是右边第一项 second 表示的是右边第二项 import numpy as np def cost(theta, X, y): #...实现代价函数 theta=np.matrix(theta) X = np.matrix(X) y = np.matrxi(y) first = np.multiply(-y, np.log...: python代码实现 import numpy as np # 实现代价函数 def costReg(theta, X, y, lr): theta= np.matrix(theta)
七、Python 科学生态系统 SciPy 是在 NumPy 之上构建的。 它增加了功能，例如数值积分，优化，统计和特殊功能。...在本章中，我们将介绍以下主题： 数值积分 插值 将 Cython 与 NumPy 结合使用 使用 scikit-learn 进行聚类 检测角点 比较 NumPy 与 Blaze 数值积分 数值积分是使用数值方法而不是分析方法的积分...注意 quad函数在引擎盖下使用了久经考验的 QUADPACK Fortran 库。 高斯积分与error函数相关，但没有限制。 它求值为pi的平方根。...首先，该函数计算价格之间的差异。 然后，我们计算正差的数量，从而得出上升天数的比率。 最后，我们在引言中的维基百科页面上应用公式来增强置信度，如下所示。...总结 在本章中，我们仅介绍了科学 Python 生态系统的可能性。 我们使用了一些库，即使不是通用栈的一部分，也至少是基础库。 我们使用了 SciPy 提供的插值和数值积分。
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