参考链接： Python中的数学math函数 3(三角函数和角函数) acos()方法返回x的反余弦值，以弧度表示。 ...语法 以下是acos()方法的语法： acos(x) 注意：此函数是无法直接访问的，所以我们需要导入math模块，然后需要用math的静态对象来调用这个函数。 ...参数 x -- 这必须是在范围内的数字值-1到1，如果x大于1，则它会产生一个错误。 返回值 此方法返回的X反余弦，以弧度表示。 例子 下面的例子显示acos()方法的使用。 #!.../usr/bin/python import math print "acos(0.64) : ", math.acos(0.64) print "acos(0) : ", math.acos(0
另外，由于Python是一种通用性编程语言，它支持函数式编程，因此本文的代码实例都用Python来举例。 在「平凡的世界」中，我们一般都是怎么写代码的？...比如： 匿名函数lambda、Map函数、Reduce函数。 基本上，这几个函数就可以实现任意的Python程序了！...、： [4, 16, 36, 49, 64] 因此，Map函数的使用格式提炼如下： new_list = Map(func, list)，将list中每个元素都进行一个func函数的计算，生成一个新的list...Reduce函数 这个我用的比较少，简单介绍一下，它是对一个数组的元素，进行从左到右进行一个累计的计算。...这些函数相互搭配使用，据说（我也不敢肯定）能代替任务的Python程序！
这个计算的过程，在NN里面叫做训练！也就是说网络（也可以理解为模型或者方程）建好了以后是不知道里面的参数值是多少的，需要根据计算得到。...看前面的图像滤波的文章）。所以BP也可以训练CNN。 还是那句话，讲这个的教程网上一大堆一大堆的，但是我就是比较无聊，在重复一遍吧！...神经元里面写的f1，f2, f3, f4, f5 这些是激活函数，也就是输入和权重相乘相加（相爱相杀）之后得到的值在作为函数f的输入，其他同理。 ?...同理可以得到图13-18的. ? ? ? ? ? ? 看完这么图，不知道有没有看懂，有没有哪里还不明白的地方？下面我把需要注意的地方说下。...卷积神经网络中超参数的设定是一个实验性的东西，就是说面对不同的问题的时候，我们需要根据具体问题来挑选合适的超参数的值，而那个值可以得到好的效果，这些都是要去试的。
根据分割指标和分割方法，可分为：ID3、C4.5、CART算法。 1.ID3算法：以信息增益为准则来选择最优划分属性 信息增益的计算是基于信息熵（度量样本集合纯度的指标） ?...(1)数据的随机选取 第一，从原始数据集中采取有放回的抽样(bootstrap),构造子数据集，子数据集扥数量和原始数据集的数量一样。不同的子数据集的元素可以重复，同一个子数据集中的元素也可以重复。...样本点可以出现重复，然后对每一次产生的数据集构造一个分类器，再对分类器进行组合。 Boosting的每一次抽样的样本分布是不一样的，每一次迭代，都是根据上一次迭代的结果，增加被错误分类的样本的权重。...有一个数据集，样本大小为N，每一个样本对应一个原始标签起初，我们初始化样本的权重为1/N ? ? 计算的是当前数据下，模型的分类误差率，模型的系数值是基于分类误差率的 ?...---- 推荐阅读--Top6 ---- Python要上天啊！一行代码就可以搞定炫酷的数据可视化！ 总结100个Pandas中序列的实用函数 Pandas模块，我觉得掌握这些就够用了！
我们可以用一个简单的误差函数，根据下面的公式，计算出正确的输出与预测的输出之间的差的绝对值。...0 5 优化参数 假设参数w的初始值设定为1.5，我们现在的函数是y=1.5x，我们可以根据下面的表格在此函数基础上计算出总误差。总误差是8，因为这里存在误差，我们可以改变参数w的值。...我们可以往数值更大的方向改变w的参数值，然后看结果有没有改善。...这是针对于函数y=2x的数据，当y=3x时，我们可以重复以上过程为参数值为3的函数找到最优值。到目前为止，在人工神经网络中使用权重的目的已经很清晰了。 我们现在可以讨论偏移值了。...我们可以测试前一个函数Y = wX，其中w = 2，并根据下面的表计算总误差。总误差为4。 根据我们之前的讨论，4的误差意味着wis的值不是最好的，我们必须改变它直到达到误差为0。
Dtypes是一个查看数据格式的函数，可以一次性查看数据表中所 有数据的格式，也可以指定一列来单独查看 #查看数据表各列格式 df.dtypes id int64 date datetime64[ns]...Python中处理空值的方法比较灵活，可以使用 Dropna函数用来删除数据表中包含空值的数据，也可以使用fillna函数对空值进行填充。...也可以使用数字对空值进行填充 #使用数字0填充数据表中空值 df.fillna(value=0) 使用price列的均值来填充NA字段，同样使用fillna函数，在要填充的数值中使用mean函数先计算price...A 1 F 1 guangzhou A 1 shanghai A 1 B 1 shenzhen C 1 Name: id, dtype: int64 还可以对汇总后的数据同时按多个维度进行计算 #对city...Weights参数是采样的权重，通过设置不同的权重可以更改采样的结果 #手动设置采样权重 weights = [0, 0, 0, 0, 0.5, 0.5] df_inner.sample(n=2, weights
我们可以用一个简单的误差函数，根据下面的公式，计算出正确的输出与预测的输出之间的差的绝对值。...优化参数 假设参数w的初始值设定为1.5，我们现在的函数是y=1.5x，我们可以根据下面的表格在此函数基础上计算出总误差。总误差是8，因为这里存在误差，我们可以改变参数w的值。...我们可以往数值更大的方向改变w的参数值，然后看结果有没有改善。 ?...这是针对于函数y=2x的数据，当y=3x时，我们可以重复以上过程为参数值为3的函数找到最优值。到目前为止，在人工神经网络中使用权重的目的已经很清晰了。 我们现在可以讨论偏移值了。...我们可以测试前一个函数Y = wX，其中w = 2，并根据下面的表计算总误差。总误差为4。 ? 根据我们之前的讨论，4的误差意味着wis的值不是最好的，我们必须改变它直到达到误差为0。
一旦获得输出，我们就将预测输出与实际标签进行比较，并且一旦我们知道预测标签与实际标签的距离有多近，就可以通过网络中权重的近似值来估计网络中的权重到真实值（标签）。...所有这些都是针对单个批次的，我们将对每个批次重复此过程，直到涵盖训练集中的每个样本为止。在完成所有批次的此过程并传递训练集中的每个样本后，我们说一个epoch 已经完成。...我们使用“ epoch”一词来表示一个涵盖整个训练集的时间段。 在整个训练过程中，我们会根据需要进行尽可能多的时期以达到我们期望的准确性水平。这样，我们可以执行以下步骤： 从训练集中获取batch。...计算loss （预测值和真实值之间的差）。 用网络权重计算loss 函数的梯度。 使用梯度更新权重以减少loss。 重复步骤1-5，直到完成一个epoch。...gradients 现在，损失函数的梯度被存储在权重张量中。
如果一个神经元被足够强的输入所激活，那么它也会激活其他神经元，这个过程就叫“思考”。 我们可以在计算机上创建神经网络，来对这个过程进行建模，且并不需要模拟分子级的生物复杂性，只要观其大略即可。...权重的绝对值，代表了输入对输出的决定权。在开始之前，我们先把权重设为随机数，再开始训练过程： 从训练集样本读取输入，根据权重进行调整，再代入某个特殊的方程计算神经元的输出。...计算误差，也就是神经元的实际输出和训练样本的期望输出之差。 根据误差的方向，微调权重。 重复10000次。 ? 最终神经元的权重会达到训练集的最优值。....T函数就是矩阵转置。我想现在可以来看看美化版的源代码了，最后我还会提出自己的终极思考。源代码中已经添加了注释逐行解释。注意每次迭代我们都一并处理了整个训练集，以下为完整的Python示例： ?...传统的计算机程序无法学习，神经网络的最大魅力就在于学习能力，可以自主适应新形势，就像人的心智一样。当然，仅仅一个神经元只能完成特别简单的任务，但如果我们把上百万个如此的神经元连接起来呢？
那么有没有一种算法，既可以产生能够覆盖目标区域的region，又可以减少region的数量呢？答案是肯定的，那就是接下来将要介绍的selectivesearch算法了。 我们先通过应用，来认识该算法。...在linux环境下，可以通过pip install selectivesearch命令安装算法包，使用python导入便可以直接使用该算法了，具体来说: 其中，img是我们输入的原始图片；img_lab...弄明白这些后，我们就可以使用该函数获得我们想要的一些数据了。 好奇的你是否已经开始产生疑问:那selective_search函数中的参数各代表什么呢？...在计算类内最大权重时，需要额外增加一个偏置scale/c，其中的c就是区域中像素个数，一开始c=1，随着区域增加，偏置的作用也会相应减小。...函数的另一个参数min_size，是用来合并像素个数过小的区域，如果区域像素个数少于min_size，则与最相似区域合并。
从表中看到，输出的值始终等于输入节中的第一个值。因此，我们可以期望新情形的输出（？）值为1。 下面让我们看看是否可以使用一些Python代码来得到相同的结果。...创建神经网络类|NeuralNetwork Class 我们将在Python中创建一个NeuralNetwork类来训练神经元以提供准确的预测，该类还包含其他辅助函数。...此函数可以将任何值映射到0到1之间，并能帮助我们规范化输入的加权和。 此后，我们将创建Sigmoid函数的导数，以帮助计算权重的基本调整。...以下是本文构建的神经网络示例问题中训练过程： 1.从训练数据集中获取输入，根据它们的权重进行一些调整，并通过计算神经网络输出的方法来一层一层的传输； 2.计算反向传播的错误率。...在这种情况下，它是神经元预测得到的输出与训练数据集的预期输出之间的误差； 3.根据得到的误差范围，使用误差加权导数公式进行一些小的权重调整； 4.将此过程重复15,000次，在每次迭代过程中，同时处理整个训练集
---- 之前一直没有用过python，最近做了一些数量级比较大的项目，觉得有必要熟悉一下python，正好用到了smote，网上也没有搜到，所以就当做一个小练手来做一下。...压缩 组合抽样：约定一个量级N，同时进行过抽样和欠抽样，使得正负样本量和等于约定量级N 这种方法要么丢失数据信息，要么会导致较少样本共线性，存在明显缺陷 权重调整 常规的包括算法中的weight，weight...matrix 改变入参的权重比，比如boosting中的全量迭代方式、逻辑回归中的前置的权重设置 这种方式的弊端在于无法控制合适的权重比，需要多次尝试 核函数修正 通过核函数的改变，来抵消样本不平衡带来的问题...简单的看起来就好像是重复描绘了较少的类 这边的smote是封装好的，直接调用就行了，没有什么特别之处 ---- 这边自己想拿刚学的python练练手，所有就拿python写了一下过程： # -*- coding...smote的计算公式new_x=old_x+rand()*(append_x-old_x)，计算出新的点即可，python练手到此就结束了 其实，在这个结果上，我们可以综合Tomek link做一个集成的数据扩充的算法
在本文中，我们将演示如何使用Python创建一个简单的神经网络。 ...因此，我们可以期望新情形的输出（？）值为1。 下面让我们看看是否可以使用一些Python代码来得到相同的结果。 ...此函数可以将任何值映射到0到1之间，并能帮助我们规范化输入的加权和。 此后，我们将创建Sigmoid函数的导数，以帮助计算权重的基本调整。 ...以下是本文构建的神经网络示例问题中训练过程： 1.从训练数据集中获取输入，根据它们的权重进行一些调整，并通过计算神经网络输出的方法来一层一层的传输；2.计算反向传播的错误率。...在这种情况下，它是神经元预测得到的输出与训练数据集的预期输出之间的误差；3.根据得到的误差范围，使用误差加权导数公式进行一些小的权重调整；4.将此过程重复15,000次，在每次迭代过程中，同时处理整个训练集
编译器的工作是从Python函数提取出计算图，然后对计算图优化（比如剪切无用的节点），最后高效运行（比如自动并行运行独立任务）； 计算图可以导出为迁移形式，因此可以在一个环境中训练一个TensorFlow...因为mean_squared_error()函数给每个实例返回一个损失，使用tf.reduce_mean()计算平均值（如果愿意的话，每个实例可以用不同的权重）。...当优化好的计算图准备好之后，TF函数可以在图中，按合适的顺序高效执行运算（该并行的时候就并行）。作为结果，TF函数比普通的Python函数快的做，特别是在做复杂计算时。...Python的值应该复赋值给尽量重复的参数，比如超参数，每层有多少个神经元。这可以让TensorFlow更好的优化模型中的变量。 自动图和跟踪 TensorFlow是如何生成计算图的呢？...什么时候需要创建自定义的训练循环？ 自定义Keras组件可以包含任意Python代码吗，或者Python代码需要转换为TF函数吗？ 如果想让一个函数可以转换为TF函数，要遵守设么规则？
dir 你有没有想过查看Python内置对象的信息,dir()函数可以帮到你 >>> dir() >>> dir("Hello World") >>> dir(dir) emoji $ pip install...它可以以你喜欢的单位计算两个位置之间的距离。...“后进先出”（LIFO）队列使您可以首先访问最近添加的对象。 最后，优先级队列使您可以根据对象的排序顺序检索对象。 SH python是一种很棒的脚本语言。...uid 生成通用唯一ID（或“ UUID”）,这个通过Python标准库的uuid模块可以实现。...import uuid user_id = uuid.uuid4() print(user_id) 这将创建一个随机的128位数字，基本都是唯一的。 实际上，可以生成超过2 12²的UUID。
在大规模训练和推理中，kv cache可以显著减少重复计算量，从而提升模型的推理速度。理想情况下，kv cache全部存储于显存，以加快访存速度。...可以发现，相比较于原先的23GB显存占用，W4A16量化后的模型少了约2GB的显存占用。 让我们计算一下2GB显存的减少缘何而来。...根据InternVL2介绍，InternVL2 26B是由一个6B的ViT、一个100M的MLP以及一个19.86B的internlm组成的。...，并选择第一个模型的ID # models.list()返回一个模型列表，每个模型都有一个id属性 model_name = client.models.list().data[0].id # 使用client.chat.completions.create...4.2 Function call 关于Function call，即函数调用功能，它允许开发者在调用模型时，详细说明函数的作用，并使模型能够智能地根据用户的提问来输入参数并执行函数。
PyTorch既可以看作加入了GPU支持的numpy，同时也可以看成一个拥有自动求导功能的强大的深度神经网络。 ...[0],-1) # 让神经网络根据现有的参数，根据当前的输入计算一个输出 model_output = model(data) # 5.1 用所设计算损失...) # 5.2 每次训练前清零之前计算的梯度(导数) optimizer.zero_grad() # 5.3 根据误差反向传播计算误差对各个权重的导数 ...loss.backward() # 5.4 根据优化器里面的算法自动调整神经网络权重 optimizer.step() # 保存下训练好的模型,省得下次再重新训练 torch.save...在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化的损失函数和模型参数值。反过来，如果我们需要求解损失函数的最大值，这时就需要用梯度上升法来迭代了。
），是一种根据均匀概率分布从数据集中重复 抽样（有放回的）的技术。...，然后再进行下一个样本的随机抽 样，直到一个采样集中的数量达到m，这样一个采样集就构建好了，然后我们可以重复这个过程，生成 n个这样的采样集。...根据有放回的随机抽样构造的n个采样集，我们就可以对它们分别进行训练，得到n个弱分类器，然后根 据每个弱分类器返回的结果，我们可以采用一定的组合策略得到我们最后需要的强分类器。...计算错误率 在训练集上训练出一个弱分类器，并计算分类器的错误率： 2.3. 计算弱分离器权重 为当前分类器赋予权重值alpha，则alpha计算公式为： 2.4....调整权重值 根据上一次训练结果，调整权重值（上一次分对的权重降低，分错的权重增加 如果第i个样本被正确分类，则该样本权重更改为： 如果第i个样本被分错，则该样本权重更改为： 把上面两个公式汇整成一个
为此，我在Python上使用Numpy（在其他教程的帮助下）实现了Word2Vec，还准备了一个Google Sheet来展示计算结果。以下是代码和Google Sheet的链接。 ?...映射到单词的字典，以及单词映射到id的字典 4.模型训练——通过正向传递编码过的单词，计算错误率，使用反向传播调整权重和计算loss值 5.结论——获取词向量，并找到相似的词 6.进一步的改进 —— 利用...图7，计算误差——上下文单词是“language”和“processing” 反向传播——接下来，我们使用反向传播函数backprop ，通过传入误差EI 、隐藏层h 和目标字w_t 的向量，来计算我们所需的权重调整量...图9，反向传播——调整权重以得到更新后的W1和W2 ? 损失——最后，根据损失函数计算出每个训练样本完成后的总损失。注意，损失函数包括两个部分。...即使我们的词汇量很小，我们仍然可以通过计算单词之间的余弦相似度来实现函数vec_sim 。 ?
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