【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学
所有编程语言都离不开循环。因此,默认情况下,只要有重复操作,我们就会开始执行循环。但是当我们处理大量迭代(数百万/十亿行)时,使用循环是一种犯罪。您可能会被困几个小时,后来才意识到它行不通。这就是在 python 中实现矢量化变得非常关键的地方。
本文详细地介绍基于Python的第三方库random和numpy.random模块进行随机生成数据和随机采样的过程。
def choice(a, size=None, replace=True, p=None) 表示从a中随机选取size个数 replacement 代表的意思是抽样之后还放不放回去,如果是False的话,那么通一次挑选出来的数都不一样,如果是True的话, 有可能会出现重复的,因为前面的抽的放回去了。 p表示每个元素被抽取的概率,如果没有指定,a中所有元素被选取的概率是相等的。 默认为有放回的抽样 (可以重复) np.random.choice(5, 3) 和np.random.randint(0,5,
如果索引处的值为 True,则该元素包含在过滤后的数组中;如果索引处的值为 False,则该元素将从过滤后的数组中排除。
Pandas是一个受众广泛的python数据分析库。它提供了许多函数和方法来加快数据分析过程。pandas之所以如此普遍,是因为它的功能强大、灵活简单。本文将介绍20个常用的 Pandas 函数以及具体的示例代码,助力你的数据分析变得更加高效。
在前面的章节中,我们开发了深入描述数据所需的技能。 数据科学家也必须能够理解随机性。 例如,他们必须能够随机将个体分配到实验组和对照组,然后试图说明,观察到的两组结果之间的差异是否仅仅是由于随机分配,或真正由于实验所致。
机器学习中的数据繁多复杂,我们很容易迷失在无尽的具体数据中,迅速抓住数据集的核心与重点。因此,需要一套高效且能够广泛应用于绝大多数数据的认知方法,快速建立对未知数据模式的有效观察。
Python中的random模块用于生成随机数。下面介绍一下random模块中最常用的几个函数。
在自己学习pandas和numpy库进行数据处理的过程,有时候会缺乏数据。虽然网上有很多的数据,但是需要时间去查找。
https://github.com/MorvanZhou/Reinforcement-learning-with-tensorflow/blob/master/contents/1_command_line_reinforcement_learning/treasure_on_right.py
由于工作数据量较大,训练模型很少直接单机python,一般都采用SparkML,最近把SparkML的工作使用python简单的写了一下,先写个上下采样,最终目的是为了让正负样本达到均衡(有人问:正负样本必须是1:1吗?1:1效果就一定最好吗?答:不一定)
上一节我们介绍了策略迭代和价值迭代两种方式来解决MDP下的决策问题,但是这两个方法都是需要模型已知的,即需要知道S,A,P,R,γ。但是现实生活中还有一种常见情况,即我们无法知道转移概率P,我们可以知道智能体可以执行哪些动作,因为这是我们设置的,可以知道他会经历哪些状态,也可以从环境的反馈中得到回报值,但是由于环境的复杂性而导致我们无法对环境建模,从而无法得到P。这时可以采用免模型的方法,本节以简单易懂的方式介绍蒙特卡洛方法。
重现结果所需的代码可以在这里找到(https://github.com/rlouf/blog-benchmark-rwmetropolis),使代码运行得更快的技巧值得学习。
进化算法是一类受到自然界进化过程启发的优化算法,能够应用于各种优化问题。其中,基因表达式编程(Gene Expression Programming,简称GEP)是一种基于进化算法的符号回归方法,通过演化生成可以解决复杂问题的数学模型。本文将介绍基因表达式编程的基本原理、操作步骤以及应用领域。
在数字时代,在线新闻内容呈指数级增长,需要有效的分类以增强可访问性和用户体验。先进机器学习技术的出现,特别是在自然语言处理(NLP)领域,为文本数据的自动分类开辟了新的领域。本文[1]探讨了在 NLP 中使用嵌入技术来预测新闻类别,这是管理不断增长的海量新闻文章的一项关键任务。
我们要打造一个Agent,也就是智能机器人,它运作在一个给定环境中。它每次与环境互动时都有给定种选择,同时它可以获得当前环境的状态,Agent如果在有限种选择中选择了“正确”的选择,那么环境就会给它一个正回馈,如果做出了错误选择 ,环境就会给它负反馈。
所谓的分子力场,就是用一些计算量较小的函数,来拟合并替代一部分传统第一性原理计算的结果。这个结果,包含了势能和作用力,再用朗之万动力学进行演化,这才使得我们可以在计算机上模拟一个分子动力学的过程。否则在第一性原理计算的框架下,要想获得动力学统计的信息,是非常困难的。
构建文本分类器和理解自然语言处理 (NLP) 的世界涉及很多步骤。这些步骤必须按特定顺序执行。如果数据中的目标类别不平衡,则需要更多步骤。从头开始学习这一切可能有点雷区。网上有很多学习资源,但事实证明,要找到涵盖高层次所有内容的整体指南非常棘手。因此,我写这篇文章的目的是希望通过 10 个简单的步骤指南为这个过程提供一些透明度。
构建文本分类器和理解自然语言处理 (NLP) 的世界涉及很多步骤。这些步骤必须按特定顺序执行。如果数据中的目标类别不平衡,则需要更多步骤。从头开始学习这一切可能有点雷区。网上有很多学习资源,但事实证明,要找到涵盖高层次所有内容的整体指南非常棘手。因此,我写这篇文章[1]的目的是希望通过 10 个简单的步骤指南为这个过程提供一些透明度。
我来自意大利,可以肯定的说,咖啡就是信仰。我们喝咖啡来社交,在早上喝来唤醒我们,在午餐、晚餐后也会喝咖啡。如果好久未见某个朋友,我们会说
本篇分享 CVPR 2024 论文SVGDreamer: Text Guided SVG Generation with Diffusion Model,由北航&港大发布全新文本引导的矢量图形可微渲染方法,SVGDreamer。
在python数据分析的学习和应用过程中,经常需要用到numpy的随机函数,由于随机函数random的功能比较多,经常会混淆或记不住,下面我们一起来汇总学习下。
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https://www.argoverse.org/data.html#download-link
项目GitHub地址:https://github.com/ClownW/Char-RNN-Pytorch
向量化技巧对于数据科学家来说是相当熟知的,并且常用于编程中,以加速整体数据转换,其中简单的数学变化通过可迭代对象(例如列表)执行。未受到重视的是,把有一定规模的代码模块,如条件循环,进行矢量化,也能带来一些好处。
由于NumPy提供了一个简单易用的C API,因此很容易将数据传递给由低级语言编写的外部库,外部库也能以NumPy数组的形式将数据返回给Python。这个功能使Python成为一种包装C/C++/Fortran历史代码库的选择,并使被包装库拥有一个动态的、易用的接口。
AlphaGo在与李世石或柯洁对弈过程中有个休息流程。此时人类选手利用这段时间充分放松思维,让自己从上一盘比赛的剧烈思维活动中抽身而出,让身体和思维获得恢复以便再战。但此时AlphaGo并没有休息,而是抓住这段时间自己跟自己对弈,在对方休息时,它可能又让自己下了好几万盘棋,于是自己的下棋能力又有了新的提升。当下一盘棋开始时,李世石和柯洁唯一的变化是由体力的下降而变弱了,而AlphaGo通过自我对弈增强了,如此此消彼长,最终结局自然不难预料。
自从第14篇文章结束,所有的单模型基本就讲完了。而后我们进入了集成学习的系列,整整花了5篇文章的篇幅来介绍集成学习中最具代表性的Boosting框架。从AdaBoost到GBDT系列,对XGBoost、LightGBM和CatBoost作了较为详细的了解。本文作为集成学习的最后一篇文章,来介绍与Boosting框架有所不同的Bagging框架。
计算这百万个操作并存储结果需要几秒钟!甚至现在的手机的处理速度都以Giga-FLOPS衡量时(即每秒数十亿次数字运算)。 不过事实证明,这里的瓶颈不是操操作系统作本身,而是CPython在循环的每个循环中必须执行的类型检查和函数分派。 每次计算倒数时,Python都会首先检查对象的类型,并动态查找要用于该类型的正确函数。如果我们使用的是已编译的代码(静态语言的优势),则在代码执行之前便会知道此类型规范,并且可以更有效地计算结果。
这篇文章从直观感觉讲起,先讲Gumbel-Softmax Trick用在哪里及如何运用,再编程感受Gumbel分布的效果,最后讨论数学证明。
还有一种功能相同的方式是: np.random.rand(d1,d2,d3,...,dn)
通常蒙特·卡罗方法通过构造符合一定规则的随机数来解决数学上的各种问题。对于那些由于计算过于复杂而难以得到解析解或者根本没有解析解的问题,蒙特·卡罗方法是一种有效的求出数值解的方法。一般蒙特·卡罗方法在数学中最常见的应用就是蒙特·卡罗积分。
产生1个n~m之间的float型随机数: random.uniform(n, m)
一、NumPy简介 NumPy是针对多维数组(Ndarray)的一个科学计算(各种运算)包,封装了多个可以用于数组间计算的函数。 数组是相同数据类型的元素按一定顺序排列的组合,注意必须是相同数据类型的,比如说全是整数、全是字符串等。 array([1,2,3]) # 数值型数组 array(['w','s','q'],dtype = '<U1') # 字符型数组 二、NumPy 数组的生成 要使用 NumPy,要先有符合NumPy数组的数据,不同的包
NumPy(Numerical Python的简称)是Python数值计算最重要的基础包。大多数提供科学计算的包都是用NumPy的数组作为构建基础。 NumPy的部分功能如下: ndarray,一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组。 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数(无需编写循环)。 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具。 线性代数、随机数生成以及傅里叶变换功能。 用于集成由C、C++、Fortran等语言编写的代码的A C API。 由于NumPy提供了一个
在matplotlib中,scatter方法用于绘制散点图,与plot方法不同之处在于,scatter主要用于绘制点的颜色和大小呈现梯度变化的散点图,也就是我们常说的气泡图。基本用法如下
大约七八年前,我曾经用 pyOpenGL 画过地球磁层顶的三维模型,这段代码至今仍然还运行在某科研机构里。在那之前,我一直觉得自己是一个合(you)格(xiu)的 python 程序员,似乎无所不能。但磁层顶模型的显示效果令我沮丧——尽管这个模型只有十几万个顶点,拖拽、缩放却非常卡顿。最终,我把顶点数量删减到两万左右,以兼顾模型质量和响应速度,才勉强交付了这个任务。从此我开始怀疑 python 的性能,甚至一度怀疑 python 是否还是我的首选工具。
K折交叉验证:sklearn.model_selection.KFold(n_splits=3, shuffle=False, random_state=None)
array([[ 0.14022471, 0.96360618], #random
前言 由于是日语项目,用到的分词软件等,在中文任务中需要替换为相应的中文分词软件。例如结巴分词 : https://github.com/fxsjy/jieba 前提知识和术语解释 如果需要获得更多知识,请自行百度,谷歌。中文资料不是很多,有能力请阅读相关论文资料。 术语缩写 PV-DM: Distributed Memory Model of Paragraph Vectors 句向量的分布记忆模型 PV-DBOW: Distributed Bag of Words version of Parag
For random samples from N(\mu, \sigma^2), use:
今天我们来聊聊统计学里面比较重要的一个定理:中心极限定理,中心极限定理是指:现在有一个总体数据,如果从该总体数据中随机抽取若干样本,重复多次,每次抽样得到的样本量统计值(比如均值)与总体的统计值(比如均值)应该是差不多的,而且重复多次以后会得到多个统计值,这多个统计值会呈正态分布。还是直接来看例子吧。
最近发现numpy的random用法有很多,不注意很容易混淆,今天参考几个博客内容整理了一下。
pandas、numpy是Python数据科学中非常常用的库,numpy是Python的数值计算扩展,专门用来处理矩阵,它的运算效率比列表更高效。pandas是基于numpy的数据处理工具,能更方便的操作大型表格类型的数据集。但是,随着数据量的剧增,有时numpy和pandas的速度就成瓶颈。
另外,我主页上还有不少与ABTest和数据分析相关的博客,感兴趣的朋友可以再去看看,希望能给你带来收获!
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