该相关系数是由卡尔·皮尔逊在前人的研究基础上所提出的相关统计量,可以用来度量两个变量之间的简单线性关系。它的计算公式如下:
代码下载:here。 已知训练数据如下: 预处理代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on 2017 11.17 @author: liupeng """
在机器学习和深度学习中,我们经常会遇到各种各样的错误。其中一个常见的错误是ValueError: Error when checking : expected input_1 to have 4 dimensions, but got array with shape (50, 50, 3)。这个错误通常出现在我们使用深度学习框架如TensorFlow或Keras进行图像处理时。
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在这篇文章中,我们将再次处理手写数字数据集,但这次使用反向传播的前馈神经网络。我们将通过反向传播算法实现神经网络成本函数的非正则化和正则化版本以及梯度计算。最后,我们将通过优化器运行该算法,并评估神经网络在手写数字数据集上的性能。 由于数据集与上次练习中使用的数据集相同,我们将重新使用上次的代码来加载数据。 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from scipy.ioimport loadmat
当我们在使用numpy的reshape()函数时,有时会遇到类似于"cannot reshape array of size 5011 into shape (2)"的错误提示。这个错误提示意味着我们试图将一个具有5011个元素的数组重新形状为一个形状为(2, )的数组,但这是不可能的。
请注意上述两者之间的区别,numpy.resize重组数据不够时,使用原数据依次填补;ndarray.resize重组数据不够时,使用原数据第一个元素填补。
统计学习方法 (李航) 维特比算法例题 的代码实现, (HMM 预测) import numpy as np num_hidden_states = 3 num_observations = 2 # 红, 黑 obs_map = {'红': 0, '白': 1} # matrix[t-1, t] ===> t-1 --> t transition_matrix = np.array([[.5, .2, .3], [.3, .5, .2],
本来要写NLP第三课动态规划的,日了,写到一半发现自己也不会了,理论很简单,动态规划咋回事也知道,但是实现在源码上还是有点难度,现在简单给予题目描述,小伙伴也可以来思考一下,例题一,我们现在有1元硬币,2元硬币,5元硬币和10元硬币。我们要将M金额的钱换为硬币,保证硬币数目最少,我们的换法是什么,例题二,我们现在有M米的绳子,截成N段(N的长度一定为整数),将N段绳子的长度相乘,保证乘积结果为最大值,我们需要截取,过几天再回头来写这个吧。我们今天来继续说说numpy的用法,这次我们通过习题来看看numpy的用法。
1.网络架构优化:可以尝试使用更轻量级的模型架构,如MobileBERT或TinyBERT。这些架构在保持相对较小的模型尺寸的同时,仍然具有合理的性能。
前言:在语言结构中,由于词语之间是存在时序关系的,所以RNN在语言处理方面发挥着很大的优势,下面构建一个最简单的RNN结构来实现一个给定几个单词预测下一个单词是什么。实现的关键是对单词和数字之间的相互转换。 详细代码可见:https://github.com/dctongsheng/vocab_predict_rnn 读取数据: def read_data(filename): with open(filename) as f: content = f.readlines()
回顾一下之前的SVM,找到一个间隔最大的函数,使得正负样本离该函数是最远的,是否最远不是看哪个点离函数最远,而是找到一个离函数最近的点看他是不是和该分割函数离的最近的。
这部分练习涵盖两个吸引人的话题:K-Means聚类和主成分分析(PCA),K-Means和PCA都是无监督学习技术的例子,无监督学习问题没有为我们提供任何标签或者目标去学习做出预测,所以无监督算法试图从数据本身中学习一些有趣的结构,我们将首先实现k-means,并了解如何使用它来压缩图像。我们还将用PCA进行实验,以发现面部图像的低维度表示。 K-Means聚类 首先,我们在一个简单的二维数据集上实现并应用k-means,以了解它如何工作。k-means是一种迭代的、无监督的聚类算法,它将类似的实例组合成集
本文实例为大家分享了Tensorflow之MNIST CNN实现并保存、加载模型的具体代码,供大家参考,具体内容如下
测试结果表明,运行了一千次,取有价值的7次,平均每次耗时324+/-5.7 μs(有多少次循环是由Jupyter Notebook自动决定的)
定义解码器:输出784个神经元,使用sigmoid函数,(784这个值是输出与原图片大小一致)
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人脸检测系统在当今世界中具有巨大的用途,这个系统要求安全性,可访问性和趣味性!今天,我们将建立一个可以在脸上绘制15个关键点的模型。
在使用机器学习算法进行数据建模时,经常会遇到输入数据的维度问题。其中一个常见的错误是"ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead",意味着算法期望的是一个二维数组,但是实际传入的却是一个一维数组。 本文将介绍如何解决这个错误,并提供使用numpy库中的reshape()函数来转换数组维度的示例代码。
该笔记是以斯坦福cs231n课程的python编程任务为主线,展开对该课程主要内容的理解和部分数学推导。这篇文章是第二篇。 CS231n简介 CS231n的全称是CS231n: Convolution
OpenAI Gym 是一个用于开发和比较强化学习算法的工具包,提供了多个环境,包括经典的控制问题和 Atari 游戏。本篇博客将深入介绍 OpenAI Gym 中的强化学习算法,包括深度 Q 网络(Deep Q Network, DQN)和深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)。
对二维矢量场计算笛卡尔一极坐标转换的方位角(角度)部分。该矢量场是由两个独立的单通道矩阵组成。当然这两个输入矩阵的尺寸相同。(如果你有一个二通道的矩阵,那么调用cv2.phase()将会做你所需要的。)然后,dst中的每一个元素都从x和y的相应元素中计算两者的反正切值得到。
在这篇文章中,将会涉及两个话题——异常检测和推荐系统,我们将使用高斯模型实现异常检测算法并且应用它检测网络上的故障服务器。我们还将看到如何使用协同过滤创建推荐系统,并将其应用于电影推荐数据集。 异常检测 我们的第一个任务是利用高斯模型判断数据集里未标记的例子是否应该被认为是异常的。我们可以在简单的二维数据集上开始,这样就可以很容易的看到算法如何工作。 加载数据并绘图。 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as p
摘要: R语言现在能也进行深度学习了,而且和python一样好,快来试一试吧。 众所周知,R语言是统计分析最好用的语言。但在Keras和TensorFlow的帮助下,R语言也可以进行深度学习了。 在机器学习的语言的选择上,R和Python之间选择一直是一个有争议的话题。但随着深度学习的爆炸性增长,越来越多的人选择了Python,因为它有一个很大的深度学习库和框架,而R却没有(直到现在)。 但是我就是想使用R语言进入深度学习空间,所以我就从Python领域转入到了R领域,继续我的深度学习的研究了。这可能看
在这种自编码器的最简单结构中,只有三个网络层,即只有一个隐藏层的神经网络。它的输入和输出是相同的,可通过使用Adam优化器和均方误差损失函数,来学习如何重构输入。
这里的解释就是,对影响因素a或b求损失函数J的偏导,如果损失函数随着a或b增大而增大,我们就需要反方向搜索,使得损失函数变小。
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因为最近在做算法优化,所以对数据统一性有一定要求,在最近的研究中主要用一个简单的最近邻插值对数据集进行降尺度处理。 主要运用到的函数时scipy里面的 griddata
GAN,生成对抗网络,在2016年基本火爆深度学习,所有有必要学习一下。生成对抗网络直观的应用可以帮我们生成数据,图片。
文章来自:https://leonardoaraujosantos.gitbooks.io 原文作者:Leonardo Araujo dos Santos
从隐层开始每个神经元是上一层逻辑回归的结果并且作为下一层的输入,篇幅限制,我们将在下一篇将详细介绍逻辑回归的公式与代码
文章目录 1. numpy指南 1.1. 安装 1.2. 创建 1.2.1. array 1.2.2. arange 1.2.3. reshape 1.2.4. linspace 1.2.5. logspace 1.3. 存取数据 1.3.1. 下标存取 1.3.2. 使用整数序列 1.4. ufunc numpy指南 numpy是一个能够处理多维数组的库,虽然python中也内置了处理数组的库,但是这个并不能满足大数据时代的需求,因此产生了可以处理多维数组的numpy 安装 pip inst
本次的例子是将pipeline生成的图片作用于3DMM,重新拟合成新的图片 📷 load model 3DMM的表达式: 📷 𝑆̅ ∈ 𝑅3𝑛是平均人脸形状,𝐴 脸扫描训练得到的身份基,𝛼𝑖𝑑是人脸的身份参数。𝐴𝑒𝑥𝑝是表情基,𝛼𝑒𝑥𝑝是人脸的表情参数。这个公式只要我们确定199维的形状参数和29维的表情参数就可以得到一张三维模型。 bfm = MorphabelModel('Data/BFM/Out/BFM.mat') 这里面是使用牙买加人脸,200个人脸,男生与女生个100个训练出来的。这个mode里
上一阶段的数据分析学习因为工作原因耽误了,今天忙里偷个闲,重新开始了。 @猴子 求个第二关门票。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第二 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 感知器PLA是一种最简单,最基本的线性分类算法(二分类)。其前提是数据本身是
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糖尿病是全球最常见的慢性非传染性疾病之一。流行病学调查显示,我国约11%的成年人患有糖尿病,而在住院患者中这一比例更高。
Annotations tensorflow api numpy api 建立全零张量 tf.zeros(shape=(H, W), dtype=tf.float32) np.zeros(shape=(H, W), dtype=np.float32) 建立全一张量 tf.ones(shape=(H, W), dtype=tf.float32) np.ones(shape=(H, W), dtype=np.float32) 元素乘法 tf.mul(A, B) A * B 矩阵乘法 tf.matmul(
numpy是一个在Python中做科学计算的基础库,重在数值计算,也是大部分Python科学计算库的基础库,多用于大型、多维数据上执行数值计算。
链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6799994.html
数据集网址:https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz
1 搭建卷积神经网络 1.0 网络结构 [图1.0 卷积网络结构 ] 1.2 网络分析 序号 网络层 描述 1 卷积层 一张原始图像(28, 28, 1),batch=1,经过卷积处理,得到图像特征(28, 28, 32) 2 下采样 即池化层,最大池化后图像特征(14, 14, 32) 3 卷积层 将池化特征(14, 14, 32)卷积处理后,得到图像特征(14, 14, 64) 4 下采样 最大池化,得到图像特征(7, 7, 64) 5 全连接层 将上一层即池化层的图像特征经过矩阵内积计算,拉成一个向量
正确理解图像信息在医学等领域是至关重要的。去噪可以集中在清理旧的扫描图像上,或者有助于癌症生物学中的特征选择。噪音的存在可能会混淆疾病的识别和分析,从而导致不必要的死亡。因此,医学图像去噪是一项必不可少的预处理技术。
cifar数据集是以cifar-10-python.tar.gz的压缩包格式存储在远程服务器,利用keras的get_file()方法下载压缩包并执行解压,解压后得到:
PCA是在数据集中找到“主成分”或最大方差方向的线性变换。它可以用于降维。在本练习中,我们首先负责实现PCA并将其应用于一个简单的二维数据集,以了解它是如何工作的。我们从加载和可视化数据集开始。
这个错误通常是由于输入数据的形状与定义的模型输入的形状不匹配所导致的。这篇文章将介绍如何解决这个错误,并对问题的背景和解决步骤进行详细说明。
作为深度学习的入门数据集,MNIST是个很好的选择,我们可以在官网 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/下载。
自编码器是神经网络的一种,是一种无监督学习方法,使用了反向传播算法,目标是使输出=输入。自编码网络可以参考这篇介绍DeepLearning笔记–自编码网络
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