NumPy是Python中用于科学计算的一个强大的库,其中包含了丰富的数学和统计函数。这些统计函数允许用户对数组进行各种统计计算,例如平均值、标准差、方差、最大值、最小值等。在本文中,我们将详细介绍NumPy中一些常用的统计函数及其用法。
最近回顾神经网络的知识,简单做一些整理,归档一下神经网络优化算法的知识。关于神经网络的优化,吴恩达的深度学习课程讲解得非常通俗易懂,有需要的可以去学习一下,本人只是对课程知识点做一个总结。吴恩达的深度学习课程放在了网易云课堂上,链接如下(免费): https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm
前文聊了分位数在股票市场中的应用(见zhuanlan.zhihu.com/p/97),这两天上证指数突突的冲上了3000点,真是一根阳线改变情绪、两根阳线改变观念、三根阳线改变信仰,股民们又开始沸腾了。借着指数良好的上涨势头,和大家聊一下加权平均数和基金定投的关系。
今天和大家聊聊统计学里最基础的“平均值”,可能很多同学一听到平均值,就开始想,这个有什么好讲的,小学生都知道平均值是什么。今天我们就和你聊聊你不知道的平均值。
解决此优化问题的一个挑战是,有许多“ 好的 ”解决方案,学习算法可能会反弹而无法稳定。
TensorFlow中的滑动平均模型使用的是滑动平均(Moving Average)算法,又称为指数加权移动平均算法(exponenentially weighted average),这也是ExponentialMovingAverage()函数的名称由来。 先来看一个简单的例子,这个例子来自吴恩达老师的DeepLearning课程,个人强烈推荐初学者都看一下。 开始例子。首先这是一年365天的温度散点图,以天数为横坐标,温度为纵坐标,你可以看见各个小点分布在图上,有一定的曲线趋势,但是并不明显
为了表示代码在不同情况下的不同时间复杂度,我们需要引入三个概念:最好情况时间复杂度、最坏情况时间复杂度和平均情况时间复杂度。
是取 0.9,那么这个 V 值表示的是十天以来的温度的加权平均值.如果我们设置
1、最大值、最小值 max:获取一个数组中最大元素 min:获取一个数组中最小元素
就在昨天,几乎所有网站都从彩色页面变成黑白页面,虽然一行 CSS 就可以解决这个问题,但是彩色页面(彩色图)变黑白页面(黑白图)有很多方法,主要有三种:最大值法、平均值法、加权平均值法,下面我就主要讲解这三种算法的具体逻辑。
假设要解决一个时序问题:根据过往两年的数据(2012 年 8 月至 2014 年 8月),需要用这些数据预测接下来 7 个月的乘客数量。
np.max() / np.min() / np.ptp():返回一个数组中最大值/最小值/极差(最大值减最小值)
深度学习难以在大数据领域发挥最大效果的一个原因是,在巨大的数据集基础上进行训练速度很慢。而优化算法能够帮助我们快速训练模型,提高计算效率。接下来我么就去看有哪些方法能够解决我们刚才遇到的问题或者类似的问题
梯度下降是一种寻找函数极小值的优化方法,在深度学习模型中常常用来在反向传播过程中更新神经网络的权值。
"模糊"的算法有很多种,其中有一种叫做"高斯模糊"(Gaussian Blur)。它将正态分布(又名"高斯分布")用于图像处理。
来自:阮一峰的网络日志 链接:www.ruanyifeng.com/blog/2012/11/gaussian_blur.html 通常,图像处理软件会提供"模糊"(blur)滤镜,使图片产生模糊的效
一、高斯模糊的概念 高斯模糊,也叫高斯平滑,英文为:Gaussian Blur,是图像处理中常用的一种技术,主要用来降低图像的噪声和减少图像的细节。高斯模糊在许多图像处理软件中也得到了广泛的应用。
随着大模型涌现出令人惊艳的性能,模型大小已经成为影响模型性能的关键因素之一。通常,对 Transformer 模型来说,模型越大,性能就会越好,但计算成本也会增加。近期有研究表明,模型大小和训练数据必须一起扩展,才能最佳地使用给定的训练计算预算。
向量加权平均(INFO, WeIghted meaN oF vectOrs)是一种改进的加权平均方法,其实现的核心内容即操作算子主要包括:
一,高斯模糊简介 高斯模糊是图像处理中常用的一种操作,用于减少图像细节,平滑图像。简单来说,高斯模糊的处理过程,是让图像每个像素都取周边像素的平均值,是参照正态分布的加权平均值。 比如kernel为3*3的高斯模糊,就是取每个像素周围8个点再加上该像素的加权平均值,每个点的权重如图1。 图1 kernel为3的高斯模糊,每点权重值 高斯模糊每个点的权重分配以正态分布为依据。一维正态分布函数 函数图像如图2。 图2 一维标准正态分布 不同的 ,对应不同的函数图像,如图3。另外正态分布函数中
通常,当我们使用神经网络时,我们输入某个向量x,然后网络产生一个输出y,这个输入向量通过每一层隐含层,直到输出层。这个方向的流动叫做正向传播。
一种替代方法是执行模型选择,但讨论所有不同的模型以及给定信息准则的计算值。重要的是要将所有这些数字和测试放在我们问题的背景下,以便我们和客户能够更好地了解方法可能存在的局限性和缺点。如果你在学术界,你可以使用这种方法向论文、演示文稿、论文等的讨论部分添加元素。
2、numpy.power(one, two) 将第一个输入数组中的元素作为底数,计算它与第二个输入数组中相应元素的幂,即 one^two
背景:在深度学习优化算法,如:Momentum、RMSprop、Adam中都涉及到指数加权平均这个概念。为了系统的理解上面提到的三种深度学习优化算法,先着重理解一下指数加权平均(exponentially weighted averages) 定义 指数移动平均(EMA)也称为指数加权移动平均(EWMA),是一种求平均数的方法,应用指数级降低的加权因子。 每个较旧数据的权重都呈指数下降,从未达到零。 m个数据的数据集\({[\theta_1,\theta_2,...,\theta_m]}\) ; 平均
有个博主提出想使用python分析2024春运最忙路线,然后避开热门线路,分段购票回老家。因为铁路的售票系统估计也是以利益最大化的原则售卖数量很多的热门长线线路,目前有如下几个思路:
分类是机器学习中比较常见的任务,对于分类任务常见的评价指标有准确率(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)、F1 score、ROC曲线(Receiver Operating Characteristic Curve)等。 这篇文章将结合sklearn对准确率、精确率、召回率、F1 score进行讲解,ROC曲线可以参考我的这篇文章: sklearn ROC曲线使用。
等渗回归是很少被谈论但肯定是最酷的回归技术之一。我之所以说“很少谈论”,是因为与线性回归不同,它不经常被讲授或使用。等渗回归做出一个更笼统的假设,即最能代表数据的函数是单调的,而不是线性的(是的,线性也是单调的,反之亦然)。
1、平均数:所有数加在一起求平均 2、中位数:对于有限的数集,可以通过把所有观察值高低排序后找出正中间的一个作为中位数。如果观察值有偶数个,通常取最中间的 两个数值的平均数作为中位数。 3、众数:出现次数最多的那个数 4、加权平均数:加权平均值即将各数值乘以相应的权数,然后加总求和得到总体值,再除以总的单位数。加权平均值的大小不仅取决于 总体中各单位的数值(变量值)的大小,而且取决于各数值出现的次数(频数),由于各数值出现的次数对其在平均数中的影响起着权衡 轻重的作用,因此叫做权数。 因为加权平均值是根据权数的不同进行的平均数的计算,所以又叫加权平均数。在日常生活中,人们常常 把“权数”理解为事物所占的“权重” x占a% y占b% z占c% n占m% 加权平均数=(ax+by+cz+mn)/(x+y+z+n)
反向传播算法 目录 关键词 损失函数 反向传播算法 BP算法伪代码 上一篇----》神经网络 》点击查看 1 关键词 反向传播算法 Backpropagation Algorithm 批量梯度下降法 batch gradient descent 整体代价函数 overall cost function 方差 squared-error 均方差 average sum-of-squares error 规则化项 regularization term 权重衰减 weight decay 偏置项 bias te
机器学习模型中有许多种不同方法可以用来解决分类和回归问题。对同一个问题来说,这些不同模型都可以被当成解决问题的黑箱来看待。然而,每种模型都源自于不同的算法,在不同的数据集上的表现也各不相同。最好的方法是使用交叉比对的方式来决定在待测试数据上哪种模型的效果最好。 在此我尝试对每种模型的算法模式进行简要总结,希望能帮助你找着适合特定问题的解决方法。 1 基于决策树的方法 基本的学习方法是依据最有区分度的划分条件,递归地将训练数据划分成具有同质成员的桶块。“同质性”的衡量标准是基于输出标签而定
本文将介绍在时间序列预测相关问题中常见的异常检测算法,可以很大程度上帮助改善最终预测效果。
算法:加权平均值灰度化方法将彩色图像中像素的R分量、G分量和B分量3个数值的加权平均值作为灰度图的灰度值。灰度图像能以较少的数据表征图像的大部分特征,因此在某些算法的预处理阶段需要进行彩色图像灰度化,以提高后续算法的效率。将彩色图像转换为灰度图像的过程称为彩色图像灰度化。在RGB模型中,位于空间位置(x,y)的像素点的颜色用该像素点的R分量R(x,y)、G分量G(x,y)和B分量B(x,y)3个数值表示。灰度图像每个像素用一个灰度值(又称强度值、亮度值)表示即可。 设f(x,y)表示位于空间位置(x,y)处的像素(该像素的R分量、G分量、B分量值分别为R(x,y)、G(x,y)、B(x,y))的灰度化:
由于现代工业生产中大部分的工件是彩色物件,而对于计算机来说彩色图片包含的信息太多,以至于对于计算机来说任务过于繁重。处理图像的时候,要分别对RGB三种分量进行处理,实际上RGB并不能反映图像的形态特征,只是从光学的原理上进行颜色的调配。因此选择一种合适的并且使用的灰度化算法作为预处理的方式对于工业生产和信息处理具有非常重大的意义。
当面对多个模型时,我们有多种选择。模型选择因其简单性而具有吸引力,但我们正在丢弃有关模型中不确定性的信息。
预测是时间序列相关知识中比较重要的一个应用场景。我们在前面说过时间序列数据(上),时间序列可以分为平稳时间序列与非平稳时间序列两种。今天这一篇就主要介绍下《平稳时间序列》预测相关的方法。
【AI 导读】本文,我们将讨论近期两篇有意思的论文,论文的大致思路是通过一种集成方式来提高任意给定的神经网络性能。这两篇论文分别是: 由 Garipov 等人提出的 “Loss Surfaces,Mode Connectivity,and Fast Ensembling of DNNs” 由 Izmailov 等人提出的 “Averaging Weights Leads to Wider Optima and Better Generalization” ▌传统的神经网络集成方法 传统的集成方法是集成几
【AI 科技大本营导读】本文,我们将讨论近期两篇有意思的论文,论文的大致思路是通过一种集成方式来提高任意给定的神经网络性能。这两篇论文分别是:
最近看了几篇文章,都是关于注意力机制在声纹识别中的应用。然后我主要是把其中两篇文章整合了一下,这两篇文章发表在interspeech 2018/19上。两个团队分别是港科和约翰霍普金斯大学(Daniel povey);以及东京工业大学
指数加权平均(exponentially weighted averges),也叫指数加权移动平均,是一种常用的序列数据处理方式。
来源:机器之心 作者:Vitaly Bushaev 本文长度为8900字,建议阅读15分钟 本文从神经网络简单的数学定义开始,沿着损失函数、激活函数和反向传播等方法进一步描述基本的优化算法。 作者从神经网络简单的数学定义开始,沿着损失函数、激活函数和反向传播等方法进一步描述基本的优化算法。在理解这些基础后,本文详细描述了动量法等当前十分流行的学习算法。此外,本系列将在后面介绍 Adam 和遗传算法等其它重要的神经网络训练方法。 I. 简介 本文是作者关于如何「训练」神经网络的一部分经验与见解,除了介绍神经网
游侠网的验证码总体来讲比较简单,字符分割比较清楚。稍微有难度的地方就是处理他的阴影。
Batch Normalization是将各层的输入进行归一化,使训练过程更快、更稳定的一种技术。在实践中,它是一个额外的层,我们通常添加在计算层之后,在非线性之前。它包括两个步骤:
“偏差-方差权衡”是ML/AI中被经常提到的一个流行概念。我们这里用一个直观的公式来对它进行解释:
1.数据结构和算法解决是 “如何让计算机更快时间、更省空间的解决问题”。2.因此需从执行时间和占用空间两个维度来评估数据结构和算法的性能。3.分别用时间复杂度和空间复杂度两个概念来描述性能问题,二者统称为复杂度。4.复杂度描述的是算法执行时间(或占用空间)与数据规模的增长关系。
算法的执行效率,粗略地讲,就是算法代码执行的时间。但是,如何在不运行代码的情况下,用“肉眼”得到一段代码的执行时间呢?
表示在 2000 个数据中取平均,很接近 1 时看似微小的改动都会带来巨大的差异!
当我第一次看到这张图的时候,第一反应就是,这不就是一张随机的运动图嘛,把每粒子的运动轨迹位置添加一个通过random函数获取数值不就可以了?
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