具有np和cm的复2维矩阵上函数的迭代

是指在复数域上定义的二维矩阵函数，其中np表示非线性部分，cm表示线性部分。迭代是指通过重复应用函数来逐步逼近函数的解。

这种类型的函数迭代在许多领域中都有广泛的应用，包括图像处理、信号处理、优化问题等。通过迭代计算，可以逐步逼近函数的解，从而得到更精确的结果。

在云计算领域，可以利用云计算平台提供的强大计算能力和分布式计算资源来加速复杂函数的迭代计算。通过将函数分解为线性和非线性部分，并利用云计算平台提供的并行计算能力，可以加速函数迭代的过程，提高计算效率。

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机器学习之鸢尾花-逻辑回归

# b) lbfgs：拟牛顿法的一种，利用损失函数二阶导数矩阵即海森矩阵来迭代优化损失函数。...# c) newton-cg：也是牛顿法家族的一种，利用损失函数二阶导数矩阵即海森矩阵来迭代优化损失函数。...# 先取X二维数组的第一列（长度）的最小值、最大值和步长h（设置为0.02）生成数组， # 再取X二维数组的第二列（宽度）的最小值、最大值和步长h生成数组， # 最后用meshgrid函数生成两个网格矩阵..., y_max, h)) # pcolormesh函数将xx,yy两个网格矩阵和对应的预测结果Z绘制在图片上 Z = lr.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel...xx、yy两个网格矩阵和对应的预测结果Z绘制在图片上，可以发现输出为三个颜色区块，分布表示分类的三类区域。

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机器学习入门-python实现感知器算法

, X): return np.where(self.net_input(X) >= 0.0, 1, -1) # 当第一个参数成立时返回1，否则返回-1 在鸢尾花数据集上训练感知器模型...并绘制每次迭代的分类错误，用以检查算法是否收敛，并找到决策分类边界。实例化感知器对象，调用fit()函数训练数据集更新权重向量。...然后确定两个特征值的最大值和最小值。通过调用Numpy的meshgrid函数，利用特征向量创建网格数组对xx1和xx2，相当于两个n*n矩阵。...xx2矩阵每一列都为从x2_min到x2_max步距为resolution的向量，相当于y轴在x轴每一层的映射。一个简单的例子，假设为3*3的矩阵。...然后使用ravel()函数将两个矩阵降维，变成两个n*n维向量，然后组合成一个n^2*2的矩阵，最后转置。

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sklearn 实现 logistic 算法

引言前面两篇文章中，我们介绍了 logistic 回归的原理和实现： Logistic 回归数学公式推导梯度上升算法与随机梯度上升算法本文，我们来看看如何使用 sklearn 来进行 logistic...LogisticRegression 的构造参数 sklearn.linear_model.LogisticRegression 具有以下构造参数： DecisionTreeClassifier 类构造参数...’, ’liblinear’, ’sag’, ’saga’ liblinear — 开源的liblinear库实现，内部使用了坐标轴下降法来迭代优化损失函数，适用于小数据集 lbfgs — 拟牛顿法，利用损失函数二阶导数矩阵即海森矩阵来迭代优化损失函数...，因此他不能用于没有连续导数的L1正则化，只能用于L2正则化 newton-cg — 牛顿迭代，也是利用损失函数二阶导数矩阵即海森矩阵来迭代优化损失函数，因此也只能使用 L2 正则化 sag — 随机平均梯度下降法...类方法 decision_function(X) — 预测样本的置信度分数 densify() — 密集化处理，将系数矩阵转换为密集阵列格式，默认格式 sparsify() — 稀疏化处理，将系数矩阵转换为稀疏格式

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CNN中的混淆矩阵 | PyTorch系列（二十三）

然而，根据计算资源和训练集的大小，如果我们在不同的数据集上训练，我们需要一种方法来预测更小的批量并收集结果。为了收集结果，我们将使用torch.cat()函数将输出张量连接在一起，以获得单个预测张量。...为此，我们需要具有目标张量和train_preds张量中的预测标签。...在plotcm.py文件中，有一个称为plot_confusion_matrix（）的函数，我们将调用该函数。您将需要在系统上实现此功能。我们将在稍后讨论如何执行此操作。首先，让我们生成混淆矩阵。...解释混淆矩阵混淆矩阵具有三个轴：预测标签（类）真实标签热图值（彩色）预测标签和真实标签向我们显示了我们正在处理的预测类。...矩阵对角线表示矩阵中预测和真值相同的位置，因此我们希望此处的热图更暗。任何不在对角线上的值都是不正确的预测，因为预测和真实标签不匹配。

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深度学习（3）——用tensorflow实现机器学习算法1实现线性回归实现逻辑回归

# 以MSE作为损失函数（预测值和实际值之间的平方和） loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_hat - y), name='loss') # 以随机梯度下降的方式优化损失函数...(矩阵的形式) act = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, w) + b) # 构建模型的损失函数 # tf.reduce_sum: 求和，当参数为矩阵的时候，axis等于1的时候...# tf.argmax:对矩阵按行或列计算最大值对应的下标，和numpy中的一样 # tf.equal:是对比这两个矩阵或者向量的相等的元素，如果是相等的那就返回True，反正返回False，返回的值的矩阵维度和...(值最大的) # y_hat：是一个None*1的矩阵 y_hat = np.argmax(y_hat, axis=1) print("模型训练完成") # 画图展示一下 cm_light...进行逻辑回归之后的数据： ? 得到的参数为：迭代次数: 045/050 损失值: 0.114816407 训练集上准确率: 0.990 模型训练完成

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快速入门Python机器学习（36）

重要的成员是健康的，预测。 GridSearchCV实现了"fit"和" score"方法。...它还实现了"得分样本" "预测" "预测概率" "决策函数" "变换"和"逆变换" ，如果它们在所使用的估计器中实现的话。应用这些方法的估计器的参数通过参数网格上的交叉验证网格搜索进行优化。...对于多指标评估，仅当指定了重新安装时才显示. scorer_ function or a dict 记分函数用于对保留的数据选择模型的最佳参数。...predict(X) 调用找到的最佳参数对估计器进行预测。 predict_log_proba(X) 调用具有最佳发现参数的估计器上的predict_ulog_uuprob。...transform(X) 调用具有最佳找到参数的估计器的变换。

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使用Numpy进行深度学习中5大反向传播优化算法的性能比较

现在，神经网络被称为通用函数逼近器，也就是说，它们有能力表示这个宇宙中任何复杂的函数。计算这个具有数百万个参数的通用函数的想法来自优化的基本数学。...方法为了了解每个算法在实际中是如何工作的，我们将使用一个凸二次函数。我们将对每个算法进行固定次数的迭代(20次)，以比较它们在达到最优点时的收敛速度和轨迹。...下面给出了为此任务选择的函数的方程，以及使用Matplotlib绘制的函数的三维图和级别集。 ? ?...Gt是一个对角矩阵组成的平方和过去的渐变和ϵ平滑项。此外，表示矩阵-向量积运算。...与其他优化器相比，它更加健壮和可靠，因为它基本上结合了动量和RMSprop(即。移动类似梯度的动量的平均值，并使用梯度的平方来调整学习速率，如RMSprop)。

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医学图像 | 使用深度学习实现乳腺癌分类（附python演练）

github上的完整项目可以在此链接(https://github.com/abhinavsagar/Breast-cancer-classification)。让我们从加载所有库和依赖项开始。...在此基础上，我使用了globalaveragepooling层和50%的dropout来减少过拟合。...我使用batch标准化和一个以softmax为激活函数的含有2个神经元的全连接层，用于2个输出类的良恶性。我使用Adam作为优化器，使用二元交叉熵作为损失函数。...在训练模型之前，定义一个或多个回调函数很有用。非常方便的是：ModelCheckpoint和ReduceLROnPlateau。...混淆矩阵混淆矩阵是分析误分类的一个重要指标。矩阵的每一行表示预测类中的实例，而每一列表示实际类中的实例。对角线表示已正确分类的类。

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LogisticRegression实验

penalty参数可选择的值为"l1"和"l2".分别对应L1的正则化和L2的正则化，默认是L2的正则化。...default: ‘liblinear’ solver参数决定了我们对逻辑回归损失函数的优化方法，有四种算法可以选择，分别是： liblinear：使用了开源的liblinear库实现，内部使用了坐标轴下降法来迭代优化损失函数...lbfgs：拟牛顿法的一种，利用损失函数二阶导数矩阵即海森矩阵来迭代优化损失函数。 newton-cg：也是牛顿法家族的一种，利用损失函数二阶导数矩阵即海森矩阵来迭代优化损失函数。...sag：即随机平均梯度下降，是梯度下降法的变种，和普通梯度下降法的区别是每次迭代仅仅用一部分的样本来计算梯度总结几种优化算法适用情况正则参数算法介绍 L1 liblinear liblinear...如果选择了ovr，则4种损失函数的优化方法liblinear，newton-cg,lbfgs和sag都可以选择。

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【Python】机器学习之聚类算法

谱聚类（Spectral Clustering）：利用样本之间的相似度矩阵，将其转化为拉普拉斯矩阵，通过对拉普拉斯矩阵进行特征分解，得到样本的特征向量，再通过K-Means等方法对特征向量进行聚类。...它接收数据集、聚类数目k和最大迭代次数作为参数，并返回聚类结果和最终的聚类中心。在k_means()函数中，首先使用initialize_centers()函数初始化聚类中心，然后进入迭代过程。...接下来，使用update_centers()函数根据每个聚类的样本点计算新的聚类中心。在每次迭代之后，检查当前的聚类中心是否与上一次迭代的聚类中心相同，如果相同，则说明聚类已经收敛，可以提前结束迭代。...(prev_centers == centers): # 如果当前的聚类中心与上一轮的聚类中心相同，则停止迭代 break return clusters, centers...设置x轴和y轴标签：使用xlabel()和ylabel()函数设置x轴和y轴的标签为"sepal length (cm)"和"sepal width (cm)"。

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关于深度学习系列笔记四（张量、批量、Dense）

# 图像通常具有三个维度：高度、宽度和颜色深度，灰度图像只有一个颜色通道 # 如果图像大小为256×256，那么128 张灰度图像组成的批量可以保存在一个形状为(128, 256, 256,...#　随机梯度下降，给定一个可微函数，理论上可以用解析法找到它的最小值： # 函数的最小值是导数为0 的点，因此你只需找到所有导数为0 的点，然后计算函数在其中哪个点具有最小值。...# 术语随机（stochastic）是指每批数据都是随机抽取的（stochastic 是random在科学上的同义词a） # 小批量SGD 算法的一个变体是每次迭代时只抽取一个样本和目标，而不是抽取一批数据...# 还有另一种极端，每一次迭代都在所有数据上运行，这叫作批量SGD。...# 反向传播从最终损失值开始，从最顶层反向作用至最底层，利用链式法则计算每个参数对损失值的贡献大小。 #学习是指找到一组模型参数，使得在给定的训练数据样本和对应目标值上的损失函数最小化。

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利用python中的matplotlib打印混淆矩阵实例

这个矩阵的每一行表示真实类中的实例, 而每一列表示预测类中的实例 (Tensorflow 和 scikit-learn 采用的实现方式)....其有两维 (真实值 “actual” 和预测值 “predicted” ), 这两维都具有相同的类(“classes”)的集合. 在列联表中, 每个维度和类的组合是一个变量....使用混淆矩阵( scikit-learn 和 Tensorflow) 下面先介绍在 scikit-learn 和 tensorflow 中计算混淆矩阵的 API (Application Programming...Interface) 接口函数, 然后在一个示例中, 使用这两个 API 函数. scikit-learn 混淆矩阵函数 sklearn.metrics.confusion_matrix API 接口...weights 参数和 sklearn.metrics.confusion_matrix 的 sample_weight 参数的含义相同, 都是对预测值进行加权, 在此基础上, 计算混淆矩阵单元的值.

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（数据科学学习手札25）sklearn中的特征选择相关功能

reshape((10,3)) '''生成方差明显远离0的演示变量''' Y = np.array(np.random.binomial(1,0.5,10)) '''按列拼接矩阵''' data =...''' print('递归特征删减前：') print(cm(y_test,pre_)) '''进行递归特征消除，这里设置每一轮迭代中每次删去一个变量，并进行5折交叉验证来用于评估性能''' selector..._]) '''打印混淆矩阵''' print('递归特征删减后：') print(cm(y_test,pre)) 运行结果如下： ?...''' print('递归特征删减前：') print(cm(y_test,pre_)) '''进行递归特征消除，这里设置每一轮迭代中每次删去一个变量，并进行5折交叉验证来用于评估性能''' selector..._.predict(X_test) '''打印混淆矩阵''' print('递归特征删减后：') print(cm(y_test,pre)) 运行结果： ?

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Python BP神经网络实现

通过一次次的迭代计算，直到误差减小到给定的极小值，就可以结束迭代，完成训练。 ...x的矩阵大小，以及标签y的矩阵大小。 ... 该函数主要是为了初始化我们的连接权重w和偏移量b。...'Z1': Z1, 'A1': A1, 'Z2': Z2, 'A2': A2, } return A2, cache 成本函数计算该函数主要是为了计算成本函数，注意一个样本的期望输出和实际输出的误差的平方用来定义损失函数...神经网络的中间层为10个神经元，迭代次数为10000次，学习率为0.25。在训练和测试中，需要对数据进行归一化，其中包括对标签数据Y的归一化，原来，我设置的三类鸢尾花的标签分别是0，1，2。

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干货 | 基于Python实现五大常用分类算法(原理+代码)

线性回归是构造一个预测函数来映射输入的特性矩阵和标签的线性关系。线性回归使用最佳的拟合直线（也就是回归线）在因变量（）和一个或多个自变量（）之间建立一种关系。...类比线性方程：可以用矩阵的形式表示该方程，其中 x 与 w 均可以被看作一个列矩阵：通过函数，线性回归使用输入的特征矩阵来输出一组连续型的标签值 y_pred，以完成各种预测连续型变量的任务...对孤立噪声和不相关属性具有鲁棒性。通过计算其条件概率估计时忽略每个属性的缺失值，来处理训练集的缺失值。相关属性会降低其性能。贝叶斯定理贝叶斯定理给出了条件概率与之间的关系。...，非叶子结点对应着在某个属性上的划分，根据样本在该属性上的不同取值降气划分成若干个子集。...特征选择选择对训练数据具有分类能力的特征，特征选择的准则是信息增益、或信息增益比，特征选择是决定用哪个特征来划分特征空间。决策树通过信息增益准则选择特征。因为信息增益大的具有更强的分类能力。

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python使用梯度下降和牛顿法寻找Rosenbrock函数最小值实例

Rosenbrock函数的定义如下： ? 其函数图像如下： ? 我分别使用梯度下降法和牛顿法做了寻找Rosenbrock函数的实验。梯度下降梯度下降的更新公式： ? ?...图中蓝色的点为起点，橙色的曲线（实际上是折线）是寻找最小值点的轨迹，终点（最小值点）为 (1,1)(1,1)。梯度下降用了约5000次才找到最小值点。...我选择的迭代步长 α=0.002α=0.002，αα 没有办法取的太大，当为0.003时就会发生振荡： ? 牛顿法牛顿法的更新公式： ? Hessian矩阵中的每一个二阶偏导我是用手算算出来的。...牛顿法只迭代了约5次就找到了函数的最小值点。下面贴出两个实验的代码。...Rosenbrock函数最小值实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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基于梯度下降算法的线性回归拟合（附pythonmatlabjulia代码）

补充:导数和微分的区别导数是函数在某一点处的斜率，是Δy和Δx的比值；而微分是指函数在某一点处的切线在横坐标取得增量Δx以后，纵坐标取得的增量，一般表示为dy。 ...,根据梯度下降的公式 ? ,经过4次迭代： ? ? 多元函数的梯度下降设二元函数为 ? 函数的梯度为 ? 设起点为(2,3)，步长 ? ,根据梯度下降的公式,经过多次迭代后，有 ? ?...，为了方便矩阵表示，我们给x增加一维，这一维的值都是1，并将会乘到 ? 上。那么cost function的矩阵形式为： ? ...首先产生矩阵X和矩阵y # generate matrix X X0 = np.ones((m, 1)) X1 = np.arange(1, m+1).reshape(m, 1) X = np.hstack...julia二元函数的梯度下降程序这个图的text死活标不上，希望知道的朋友可以告知一下。

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卷积神经网络常用模型_keras 卷积循环多分类

由于在做这次课题之前，我对深度学习基本上没有过接触，所以期间走了很多弯路。...一个简单的例子解释一下：这一步转化工作我们可以利用keras中的np_utils.to_categorical函数来进行。 “one-hot编码。...神经网络本就具有不可解释性，一般卷积核和全连接的结点数按照2的指数次幂来取。 Flatten()层作为中间层来链接卷积神经网络和全连接层。...交叉熵损失函数（categorical crossentropy）作为模型训练的损失函数，它刻画的是当前学习到的概率分布与实际概率分布的距离，也就是损失函数越小，两个概率分布越相似，此时损失函数接近于0...，和训练的过程。

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EM（期望极大化）算法及其推广

每次迭代中，EM算法通过极大化 QQQ 函数来增大对数似然函数 L(θ){L}(\theta)L(θ) 2....EM算法收敛 EM算法在每次迭代后均提高观测数据的似然函数值，单调递增的，即 P(Y∣θ(i+1))⩾P(Y∣θ(i))P\left(Y | \theta^{(i+1)}\right) \geqslant...EM算法的推广 EM算法还可以解释为 FFF 函数的极大-极大算法 EM算法有许多变形，如 GEM 算法 GEM算法的特点是每次迭代增加 FFF 函数值（并不一定是极大化 FFF 函数），...（元素都不为零），相同的完全协方差矩阵（HMM会用到），对角协方差矩阵（非对角为零，对角不为零），球面协方差矩阵（非对角为零，对角完全相同，球面特性），默认‘full’ 完全协方差矩阵 tol：EM迭代停止阈值...(0) #%% 以(-10,15) 和(0,20)为中心的高斯分布 shifted_gaussian = np.random.randn(n_samples, 2) + np.array([20, 20

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机器学习 | KMeans聚类分析详解

KMeans本质上是一种基于欧式距离度量的数据划分方法，均值和方差大的维度将对数据的聚类结果产生决定性影响。...，在任何分布上都可以有不错的表现，尤其是在具有"折叠"形状的数据上表现优秀，在随机均匀聚类下产生0分。...在线性代数中，一个矩阵的主对角线(从左上方至右下方的对角线)上各个元素的总和被称为矩阵A的迹(或迹数)，一般记作。数据之间的离散程度越高，协方差矩阵的迹就会越大。...而主要控制参数min_samples宽容的算法对噪声（在嘈杂和大型数据集可能需要增加此参数），选择适当的参数eps至关重要的数据集和距离函数,通常不能在默认值。它控制着点的局部邻域。...经典的EM风格的算法是"full"的。通过使用三角不等式，"elkan"变异在具有定义明确的集群的数据上更有效。

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