14天阅读挑战赛 *努力是为了不平庸~ 每个学习算法的都需要一把打开算法的钥匙,就如陶渊明的《桃花源记》中 ”初极狭才通人,复行数十步,豁然开朗“。
根据用户提供的文章内容,撰写摘要总结。
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。
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
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。前一小节实现了简单线性回归,但是性能比较低。本小节主要介绍使用向量化的方式提升性能。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍梯度下降法的向量化,并引入对使用梯度下降法非常重要的数据归一化。
本系列为吴恩达老师《深度学习专项课程(Deep Learning Specialization)》学习与总结整理所得,对应的课程视频可以在这里查看。
对于非向量化,我们要求得z的值,必须用到for循环,但是当数据量非常庞大的时候,for循环所用的时间会比较多,这个时候可以使用向量运算来提高速度
本节内容继续开发我们的项目内全局变量,在此之前,先让我们一起回顾下,之前我们的进度:
笔者主力机是MBAM1芯片(8+256),某个下午巩固循环突然思考到个问题,小循环很快就能run出来,中循环还勉勉强强,稍微上点强度就运行的很慢。虽然是CPU占用100%,8颗核心好像是偷着懒跑的,但是丢给我那台4核心8线程黑苹果,是跑满的,说明ARM在多线程的时候,有点东西
当年懵懂无知的我被问到这个问题时,脑袋一片空白,因为我一度认为forEach可能只是为了方便书写所创造出来的语法糖,在业务代码中也经常使用,但没有思考过它存在的问题,本文旨在记录自己的心路历程,抛砖引玉,如果对你有所帮助那就更好啦。
神经网络的结构与逻辑回归类似,只是神经网络的层数比逻辑回归多了一层,多出的中间一层叫隐藏层,那么,神经网络的计算就相当于多进行一次逻辑回归的计算
列表推导式是Python构建列表(list)的一种快捷方式,可以使用简洁的代码就创建出一个列表.
原博客简介:Predictive Hacks是与数据科学相关的在线资源中心。该博客是由一群数据科学家运营,专注于讲解在各种领域如何运用大数据技术(从机器学习和人工智能到业务领域)。
效率 一个一个地处理数据,想想都好麻烦~批量处理才能感受到科技的力量~ 处理大样本数据可能遇到的问题 首先,你可以复习下面的教程10元转录组分析:这次真的是干货了~灰常干 这样你会得到一个linux系统的云服务器然后,你搜索文献发现有个大牛发了一篇文章里面有几百里样本的RNA-seq原始数据,这个数据被共享在了SRA数据库中,老板说,去挖一下看看。你的内心世界,可能是"哈哈,刚刚学会下载mapping+分析,正好配上用场,而且按照Chris小站教程才10元还不贵,珂珂,撸起袖子~~~"然后,结果是"你妹啊
大家好,很高兴又能和你们见面。在上一篇的内容中我们探讨了while语句以及break和continue在while语句中的用法,今天的内容咱们将继续探讨第二个循环语句——for语句。
神经网络和深度学习(三)——浅层神经网络的表示与输出 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、神经网络的表示 神经网络,实质上是一些输入,经过多层神经元的处理,得到想要的输出。这里的输出,即预测的结
下面是一个简单介绍matlab并行计算的文章,属于不知道多少次的转载,我找到原文地址了
文章首发于本人CSDN账号:https://blog.csdn.net/tefuirnever
学习如何用神经网络的思维模式提出机器学习问题、如何使用向量化加速你的模型。 先介绍一些名词 training set (训练集) feature vector(特征向量) classifier(分类器) calculus(微积分) 循环(loop) 数据集(datasets) vectorization (向量化) matrix(矩阵) vector(向量) 本周用到的一些符号【Notation】 (x,y)表示一个单独的样本 x是xn维的特征向量 标签y值为0/1 训练集由m个训练样本构成 (x^
集成学习通过构建并结合多个学习器来完成学习任务,有时候也被称为多分类器系统(multi-classifier system)、基于委员会的学习(committee-based learning)等。
for循环是编程语言中一种循环语句,而循环语句由循环体及循环的判定条件两部分组成,其表达式为:for(单次表达式;条件表达式;末尾循环体){中间循环体;}。
今天做项目时,遇到了一个很大很大的数组,并且需要在数组中去实现模糊搜索。因为现在数据时代,数据繁多,平时进行数据可视化开发时,经常遇到针对数组的排序、遍历、搜索、增删、去重等等操作。所以在这里就想着写一篇有关js数组循环的讨论。(以后应该会补充有关对象迭代的问题)
(2)效率比for要高(C#是强类型检查,for循环对于数组访问的时候,要对索引的有效值进行检查)
上节课我们主要介绍了向量化、矩阵计算的方法和python编程的相关技巧。并以逻辑回归为例,将其算法流程包括梯度下降转换为向量化的形式,从而大大提高了程序运算速度。本节课我们将从浅层神经网络入手,开始真
前几期的大猫课堂中大猫教了大家“10行代码搞定滚动回归”,在那一期的最后大猫说文章中给出的是目前大猫看到的最快的实现方法,“如果有发现更快方法的小伙伴一定要联系大猫”,emmmm……现在看来大猫不得不自己寻找更快的方法了,因为大猫前几天遇到了这样一个需求:需要处理大约2700个股票的120日滚动回归,每次滚动回归包含一个OLS以及一个GARCH拟合。按照平均每个股票7年历史,每年250个交易日来算,那就大约需要完成2700*7*250*2=940万次拟合!这个运算在大猫的i7 3.5G+32G+1T SSD的地球人上似乎要永远运行下去,于是大猫只得乖乖停止进程思考提高运算效率的办法。
Python 是一门易于学习、功能强大的编程语言。它提供了高效的高级数据结构,还能简单有效地面向对象编程。Python 优雅的语法和动态类型以及解释型语言的本质,使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的理想语言。下面我们来介绍一下while循环和for循环语句的使用方法。
循环不是必须要使用的,但是为了提高代码的重复使用率,所以有经验的开发者都会采用循环。
for循环 使用循环可以重复执行某些代码,可以方便程序编写;但是不记效率的使用循环会使程序运行效率降低。
整理自Andrew Ng的machine learning课程 week2. 目录: 多元线性回归 Multivariates linear regression /MLR Gradient descent for MLR Feature Scaling and Mean Normalization Ensure gradient descent work correctly Features and polynomial regression Normal Equation Vectorization 前
在求解矩阵中,往往有很多很好的,经过高度优化的线性代数库,如octave,matlib,python numpy, c++,java. 我们使用这些线性代数库,可以短短几行实现 所要的效果。
好久没更新文章了,说来惭愧,这段时间一直在忙毕业论文的事,每天都很忙,过得和狗一样,真的是方向选得好,天天都是高考啊,之后单独挑个时间复盘一下最近的生活。
提到GBDT回归相信大家应该都不会觉得陌生,本文就GBDT回归的基本原理进行讲解,并手把手、肩并肩地带您实现这一算法。完整实现代码请参考本人的github。
EasyNTS上云网关包含组网运维、多协议视频流拉转推等功能,它可以解决内网设备上云、内网业务上云、直播上云、运维上云等上云需求,通过端口穿透技术,可以将内网的任何网络设备,以IP+端口的形式发布到云端,让处于内网的设备成为一个“云设备”,帮助企业打造“虚拟云主机”。
第一个要讲的机器学习算法便是线性回归,从此模型入手便于我们很快的熟悉机器学习的流程,便于以后对其他算法甚至是深度学习模型的掌握。本文尝试使用两个版本的python代码,一个是不调用sklearn库版本,另一个是调用sklearn库版本的
上节课我们主要对深度学习(Deep Learning)的概念做了简要的概述。我们先从房价预测的例子出发,建立了标准的神经网络(Neural Network)模型结构。然后从监督式学习入手,介绍了St
foo函数下的index输出5,全局下的index不存在 现在我们把var 换为let
在Linux / UNIX操作系统下,如何使用bash for loop重复执行某些任务?
关于作者:饼干同学,某人工智能公司交付开发工程师/建模科学家。专注于AI工程化及场景落地,希望和大家分享成长中的专业知识与思考感悟。
机器学习模型要想能够很好的应用,必须要能够学会调整超参数,在训练中找到最适合的超参数,本文以前文曾讲过的线性回归为例,来进行学习超参数的调整与作图的实现,即可视化。
“预测非常困难,特别是关于未来”。丹麦物理学家尼尔斯·波尔(Neils Bohr)
循环语句可以在满足循环条件的情况下,反复执行某一段代码,这段被重复执行的代码被称为循环体语句,当反复执行这个循环体时,需要在合适的时候把循环判断条件修改为false,从而结束循环,否则循环将一直执行下去,形成死循环。
这个循环就是每次从表[3,4.4,'life'] 中取出一个元素(回忆:表是一种序列),然后将这个元素赋值给a,之后执行隶属于for的操作(print)。
程序执行顺序,先执行表达式1,验证表达式2是否为真,执行循环体语句,执行表达式3,再验证表达式2是否为真,若为真继续执行上述操作,直至表达式2不成立,跳出循环体,执行后续语句。 特殊用法 for()中可以不加语句也可以添加部分语句,语句不存在时跳过执行,参考while循环。
最近这些年买彩票只能去投注站买,早些年,笔者经常是在网上买。在网上买有个功能:追号。就是假如你想一直买同一组号码,直到中大奖为止。你可以设置一个条件,比如中了头奖就不继续买了,如果没有中头奖,下一期继续买同样的号码。对于这样的功能,在程序中可以采用while循环来实现:
大家好,经过前段时间的学习,我相信大家对C语言的相关知识点有了一个初步的认识了,接下来我会将前面所学的内容进行一个梳理、汇总成一个总集篇。今天是这个篇章的第一篇——分支与循环语句,今天我将用这一篇的内容讲完分支与循环语句的相关内容。
7contine语句和break语句在for,while,do while语句中应用的不同之处的多个例子
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