回顾 到目前为止，我们讨论的都是只有一个实数输入的模型。但实际情况要复杂的多，因此，如何处理多维输入是个非常重要的问题。 关于糖尿病的二分类问题 1....xy[:,:-1]) # 所有行，最后一列不要 y_data = torch.from_numpy(xy[:,[-1]]) # 所有行，只要最后一列，- 1 加 [] 表示拿出来一个矩阵，而不是向量 多维度输入的逻辑回归模型... 上述数据集的输入不再是一个简单的实数，而是一个 8 维向量 x^{(i)}, 对于单个样本其模型为: \hat{y}^{(i)} = \sigma (w^T \times x^{(i)} + b)...多层神经网络，就是通过拼接多次变换得到的： 注意：理论上，隐层数量越多模型的学习能力就越强。但是，太强的学习能力会导致模型连数据中的噪声都学习到了（过拟合）反而适得其反。...一个号的模型应该要具有一定的泛化能力，不能去死扣细节而去抓住问题的主要矛盾。因此，层数的多少应该根据实际情况适当尝试调整，而不是一味地求多。
一步步将多个特征的数据进行逻辑斯蒂回归 引入矩阵： 矩阵的本质：将改变数据的空间维度 具体使用： 1、加载数据集 xy = np.loadtxt('diabetes.csv.gz', delimiter...x = self.sigmoid(self.linear3(x)) return x model = Model() 这里定义了3个Linear，注意输出维度和下一层的输入维度匹配...forward很巧妙地使用单个变量x，即这一层的输出即下一层的输入 3、构建损失函数和优化器 criterion = torch.nn.BCELoss(size_average=False) optimizer
文章目录引言前期的回顾与准备代码实现总结引言在机器学习和深度学习领域，我们经常会面对具有多维特征输入的问题。这种情况出现在各种应用中，包括图像识别、自然语言处理、时间序列分析等。...PyTorch是一个强大的深度学习框架，它提供了丰富的工具和库，可以帮助我们有效地处理这些多维特征输入数据。在本篇博客中，我们将探讨如何使用PyTorch来处理多维特征输入数据。...所以糖尿病的预测由下面这八个特征共同进行决定按照过去的逻辑回归，应该是下图所示的，因为这是单特征值但是现在由单特征值已经转变为多特征值了，所以我们需要对每个特征值进行处理，如下图中间的特征值与权重的点乘可以从矩阵的形式进行表现因为逻辑回归所以还有套一个.../总结这就是使用PyTorch处理多维特征输入的基本流程。...当然，实际应用中，你可能需要更复杂的神经网络结构，更大的数据集，以及更多的调优和正则化技巧。但这个指南可以帮助你入门如何处理多维特征输入的问题，并利用PyTorch构建强大的深度学习模型。
利用散点图探索宇航员特征与太空任务之间的关系 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd from flexitext...tidytuesday/master/data/2020/2020-07-14/astronauts.csv") # 数据展示 data.head() image-20240129171641876 宇航员数据集主要特征...出生年份 year_of_mission：执行任务年份 hours_mission ：执行任务时长（小时） total_number_of_missions：累计执行任务次数 # 计算宇航员执行任务时的年龄...data["age_at_mission"] = data["year_of_mission"] - data["year_of_birth"] 绘制基础散点图 # 设置基本信息 # 基本变量 year_of_mission...hours_mission, 10, 200) # 点大小，与执行任务时长关联 colors = np.where(sex == "male", LIGHTBLUE, ORANGE) # 颜色，与性别关联 # 绘制基本散点图
散点图是一种有用也有趣的图表，往往能够给我们提供意想不到的解决方案。本文并不讲解散点图的应用，而是通过几个使用散点图表现的图表，让我们更加了解这种图表类型。...下面的图1所示是几幅使用散点图制作的图表。 图1 我们来看看它们的制作过程，以及如何调整数据使其变换形状。 散点图的每个点由2个值确定：X坐标和Y坐标。...单击功能区“插入”选项卡“图表”组中“散点图——带直线的散点图”，在工作表中插入一个散点图，并调整为合适的格式。...Yplot,1) 此时，当你调整Points或Scale值时，散点图会相应呈现不同形状，如下图3所示。 图3 同样，我们可以创建其它形状的散点图，只需要调整相应的数据。如下图4所示。...图4 自己设计一些数据，尝试绘制散点图，可能会得到很多优美的图形来。 图5 据说，如果你有合适的数据，利用散点图，还可以制作出工程图来。有兴趣的朋友，可以试试，说不定会发现很多乐趣。
3.散点图的特点散点图可以帮助我们推断出不同维度数据之间的相关性, 比如上述例子中,看得出身高和体重是正相关, 身高越高, 体重越重散点图也经常用在地图的标注上4.直角坐标系的常见配置直角坐标系的图表指的是带有...x轴和y轴的图表, 常见的直角坐标系的图表有: 柱状图 折线图 散点图针对于直角坐标系的图表, 有一些通用的配置配置1: 网格 gridgrid是用来控制直角坐标系的布局和大小, x轴和y轴就是在grid...的基础上进行绘制的显示 gridshow: truegrid 的边框borderWidth : 10grid 的位置和大小left top right bottom width heightvar option...的边框颜色 left: 100, // grid的位置 top: 100, width: 300, // grid的大小 height: 150 }}配置2: 坐标轴 axis...xAxisIndex :设置缩放组件控制的是哪个 x 轴, 一般写0即可yAxisIndex :设置缩放组件控制的是哪个 y 轴, 一般写0即可指明初始状态的缩放情况start : 数据窗口范围的起始百分比
而第二周的主要内容有两个： 多元线性回归； Octave（Matlab）入门。 本小节先来看一下多维特征是个什么东西？为什么需要多元线性回归？...1.1 还是卖房子的例子 在上一周预测房屋售价的时候，我们只考虑了面积对房屋售价的影响，我们使用梯度下降法求解下图中这样的一元模型的参数。 ?...相应的，我们就用一些特别的标识来表示这些影响房屋最终售价的特征，如下图： ? 那，我们让这件事情更一般化一点。假设影响因变量y的自变量有n个，即 。...我们在讲一元模型的时候讲到过，用m表示训练样本的个数。而第i个样本表示成 ， 。如果自变量是有n个的话，相对应的自变量就是可以细分到第i个样本的第j个特征，即 。...我们可以用矩阵向量乘法的形式把多元线性回归的模型公式表示为： 这样的公式看着非常舒服，好像求解的问题显得简单了，但实际上我们知道它包含了好多好多的数在里面的。 更具体的我们后面再讲。
随着样本实际年龄的增加，“其他T细胞”的比例逐渐上升，naïve T细胞的数量随着年龄的增长而不断缩小。 从年轻组到老年组，naïve T细胞的数量急剧下降，b细胞群保持相对恒定。...分析发现随着年龄的增长，T细胞的组成向更发达的记忆性T细胞转移 通过细胞轨迹分析来检验各种免疫细胞类型是否以相同的速度老化，幼稚T细胞是最大的细胞群，占所分析细胞总数的21.9%。...细胞轨迹分析描绘了来自不同年龄组的幼稚T细胞沿着拟时间尺度的递增 文章小结： 在确定的免疫细胞类型中，观察到细胞异质性和转录组变异性的年龄相关性积累。...在特定年龄段的特定免疫细胞类型中，通过特定的基因组表达，鉴定出具有特征的转录因子。 通过轨迹分析显示，非虚弱和虚弱老年人的细胞通常处于不同的轨迹，尽管年龄相似。...文章结果发现了基于衰老和脆弱免疫格局的综合维度的人类脆弱特异性免疫细胞特征。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 1 x=[2;4;8;10;12;16;18;20;22;25;26;30;40;46;48;66;68;70;82;84;100;110;120;130
接收多维数组的函数，可以省略相当于开头下标的n维的元素个数。但是，（n - 1）维之下的元素个数必须是常量。...以下是接收一维、二维、三维数组的参数的声明示例： void func1(int v[], int n); //元素类型为int、元素个数随意（n）。...注：所接收的数组的元素类型必须固定，但元素个数是自由的。...代码示例：为n行3列的二维数组的所有构成元素赋上同样的值 #include //将v赋值给元素类型为int[3]、元素个数为n的数组m的所有构成元素 void fill(int m[...m的所有构成元素 void mat_print(const int m[][3],int n) { int i,j; for(i = 0;i < n;i++){ for(
要清楚的理解多维数组，需要先理解指针的算术运算和数组名的含义。...2、多维数组名字的理解 对于数组名大家都知道可以理解为指针，可究竟这个指针指向的内容是什么呢？...理解上面的内容就可以对多维数组进行操作了，如定位到23这个元素，首先要先通过*（num+1）定位到{{21,22,23,24,25},{26,27,28,29,30},{31,32,33,34,35},...3、用数组名作为一维指针去操作多维数组 其实多维数组只是为了方便程序员编程，而设定的，在内存中多维数组就是一个一维数组，它是按照从左到右一个元素一个元素线性排列的，如上述num数组中的元素就是按照从...使用时需要先找到多维数组中第一个元素的地址，然后将其赋值给一维指针，如int *p=&num[0][0][0];或int *p=num[0][0]; #include using namespace
推荐一本刘万祥的《Excel图表之道》，它会让你惊叹于excel作图功能是如此的强大。 进入主题： 强大的散点图 很多人听到这会说，散点图很简单啊，感觉平时用不上。真不是你想的这么简单。...耐心的孩子听我慢慢说。 首先，散点图确实能很直观的反应两个变量之间的关系。 案例一：利用散点图观察不同来源流量与网站总流量的关系。 ? 上图展示了某公司主站的新访客各来源渠道与总新访客量。...（一些名词解释我会在文章最后列出） 通过组合型散点图，我们已经得到了一些有价值的信息。我个人对sem来源的变化趋势非常感兴趣。针对这点我们继续挖掘信息。...要衡量这个问题，我选取了sem投放总成本，sem单位点击成本（cpc），和sem来源的注册转化率三个指标。让可爱的散点图升级！ 案例三：点的大小衡量一个新的指标，散点图进化为气泡图 ?...可以，我们将单位点击成本进一步放到散点图中。 案例四：气泡的颜色再衡量一个变量，升级为彩色气泡图 ? 如图，点的大小是注册转化率，点的颜色是单位点击成本，从暖色调到冷色调，由低到高。
今天跟大家聊一聊散点图中分割不同象限的辅助线制作技巧！...▽ 分割象限 在做完散点图之后 通常我们都很想知道这些点的分布是否存在某种趋势 如果趋势比较明显 用肉眼很容易观察到 但是如果趋势不太明显 需要借助辅助线才能更好的看出点的分布趋势 今天教大家怎么在散点图中制作出分割象限的辅助线...01 修改坐标轴交叉点 ➤首先用所给数据制作一个普通的散点图 ?...看下有了辅助线的帮助 所有散点的分布趋势是不是一目了然 02 误差线法 仍然是利用原有数据先做好普通的散点图 ? 然后添加数据序列 （之前几篇已经陆续讲过怎么添加数据序列这里就不再详细讲了） ?...选中新添加的序列更改图表类型为散点图并选中次坐标轴 ? 点击图表中的散点图为其指定X轴序列数据 ?
这几天写php程序，发现php里有一个array_multisort()函数十分好用，可以轻松对多维数组进行排序，查了查python的相关资料，视乎没有一个比较直接的函数来完成多维数组的排序 单个数组的排序很简单...ipython代码： In [39]: array = [4, 2, 5, 1, 3] In [40]: array.sort() In [41]: array Out[41]: [1, 2, 3, 4, 5] 多维数组的排序如直接用...sort讲会按第一维的数据进行排序，如： In [42]: array = [ ['b', 4], ['e', 2], ['a', 5], ['d', 1], ['c', 3] ] In [43]: array.sort...() In [44]: array Out[44]: [ ['a', 5], ['b', 4], ['c', 3], ['d', 1], ['e', 2] ] 如何按第二维的数据进行排序呢，我们可以用sort...函数中的key形参，代码接上，如： In [45]: array.sort(key=lambda x:x[1])#lambda x:x[1]返回list的第二个数据 In [46]: array Out
回归分析 这里列出的是一些常用的回归方法 回归类型用途简单线性个量化的解释变量来预测一个量化的响应变量（一个因变量、一个自变量）多项式一个量化的解释变量预测一个量化的响应变量，模型的关系是...Cox比例风险 用一个或多个解释变量预测一个事件（死亡、失败或旧病复发）发生的时间 时间序列对误差项相关的时间序列数据建模非线性用一个或多个量化的解释变量预测一个量化的响应变量，不过模型是非线性的非参数用一个或多个量化的解释变量预测一个量化的响应变量...直线回归的变异来源 2、一元线性回归的假设检验 在一元线性回归中（多元也一样），假设检验主要分两块，分为对回归方程的检验和对回归系数的检验，这两个检验虽然构造的统计量不同，但在一元线性回归中，这两个检验结果是一样的...Predict（）用拟合模型对新的数据集预测响应变量值 residuals(fit)#拟合模型的残差值 绘制带回归线的散点图 fit<-lm(weight~height,data=women)...geom_point(size=5,color="red")+ geom_abline(slope=myslope,intercept=myintercept) image.png 绘制带残差显得散点图
目录 1 遍历int类型二维数组 2 使用流遍历int 类型二维数组 3 遍历 float 类型二维数组 4 遍历 double 类型二维数组 5 遍历 int...
许多繁重的数据任务以及优化问题都可归结为在多维数组上执行计算。今天，我们想与你分享适合此类计算的基础库——Multik。 ? Multik同时提供多维数组数据结构和数学运算的实现。...该库具有简单明了的API，并提供了优化过的性能。 使用Multik 事不宜迟，这里是一些用到Multik的操作 创建多维数组 创建向量： ? 通过集合创建向量： ? 创建矩阵(二维数组): ?...创建全是0且固定长度的矩阵： ? 创建一个单位矩阵(对角线为1，其余设置为0)： ? 创建3维数组(multik最多支持4维)： ? 在多维数组上执行数学运算 ? 按元素进行数学运算 ?...在Multik中，数据结构以及其上操作的实现是分离的，你需要将它们作为单独的依赖项添加到项目中。无论你决定在项目中使用哪种实现，该方案提供了一致的API。那么这些不同的实现是什么？...当前，有三种不同的方案： multik-jvm：数学运算的Kotlin/JVM实现。 multik-native：C ++实现。OpenBLAS用于线性代数。
MATLAB中的多维数组是指具有两个以上维度的数组。在矩阵中，两个维度由行和列表示。 每个元素由两个下标（即行索引和列索引）来定义。多维数组是二维矩阵的扩展，并使用额外的下标进行索引。...前两个维度就像一个矩阵，而第三个维度表示元素的页数或张数。 创建多维数组 要创建多维数组，可以先创建二维矩阵，然后再进行扩展。例如，首先定义一个 3×3 矩阵，作为三维数组中的第一页。...8 5 3 7 B(:,:,4) = 0 0 0 0 0 0 0 0 0 访问元素 要访问多维数组中的元素...= 4 5 6 7 8 9 D(:,:,2) = 13 14 15 16 17 18 操作数组 多维数组的元素可以通过多种方式移动...假设有一个两页的三维数组。 重构多维数组有助于执行某些操作或可视化数据。使用 reshape 函数，将一个三维数组的元素重新排列成 6×5 矩阵。
一维张量没有行和列的概念，只有长度的概念。上述的const1就是长度为4的一维张量，或者称为向量。 上面的图仅为示意，代表一维张量只有axis=0这个方向，并不是指这是一个4行的向量。...事实上，tensorflow在做一些运算时，反而经常把1行N列的二维张量简化成一个长度为N的一维向量。...以三维以上的张量为例： 从左边开始数连续的[，最后一个[对应的]中一共两个元素，分别为1， 2，说明深度为2。...，这个四维张量又可以表示为2个 3行4列深度为2的张量。...shape中的属性分别与axis=0，axis=1、axis=2、axis=3……对应，以此类推。当维度超过3时，上图几何中的坐标系表示就已经错误了。但是对于理解多维是有帮助的。
以上函数都针对的是一维数组的排序。 二维数组排序函数 array_multisort()函数可以对多个数组或多维数组进行排序，或者根据某一维或多维对多维数组进行排序。...$array1_sort_order = SORT_ASC [, mixed $array1_sort_flags = SORT_REGULAR [, mixed $... ]]] ) : bool 多维数组排序...，传入后相当于先对 $ids 进行排序，然后根据排序后的$ids的key重新构建需要排序的$sortArr array_multisort($ids, SORT_ASC, $sortArr); print_r...) [2] => Array ( [id] => 12 [money] => 99 ) ) 多维数组多个...key值排序 使用上一个例子的数组，并且多增加一个排序key。
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