取对数log转换可以将倾斜数据变得接近正态分布,一般是使用log(x+1),其中加1是防止数据等于0,同时保证x是正的。
Implement atoi which converts a string to an integer.
import resource import cv2 # computer vision library import helpers import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg %matplotlib inline 训练/测试数据 # Image data directories image_dir_training = "day_night_images/training/"
Scikit-learn Pipeline可以简化机器学习代码,让我们的代码看起来更加条理。
最近学习吴恩达《Machine Learning》课程以及《深度学习入门:基于Python的理论与实现》书,一些东西总结了下。现就后者学习进行笔记总结。本文是本书的学习笔记(四)神经网络的学习的下半部分。
exact_solution.m function res = exact_solution(y,a,alpha,pe) % Exact solution: v = a{sin(alpha.pi.x) - sin(alpha.pi)} + % \frac{exp[(x-1)Pe]-exp(-Pe)]}{1-exp(-Pe)} n = length(y); res1 = zeros(n,1); for j = 1:n res1(j) = a*(sin(alpha*pi*y(j))
我们的数据来源是“人人车”二手车网站,通过Python爬虫获取291个城市所有在售二手车详细数据。
最近学习吴恩达《Machine Learning》课程以及《深度学习入门:基于Python的理论与实现》书,一些东西总结了下。现就后者学习进行笔记总结。本文是本书的学习笔记(四)神经网络的学习。
exact_solution.m % Exact solution of 1-D convection-diffusion equation with Dirichlet % boundary conditions: % du/dx - (1/Pe)d2u/dx2 = 0, u(0) = a, u(1) = b function res = exact_solution(x,pe,a,b) res = a + (b-a)*(exp((x-1)*pe) - exp(-pe))/(1 - exp
exact_solution.m function ye = exact_solution(x,y,D) z = (1/sqrt(2-x))*(exp(-y*y/(4*D*(2-x))) + exp(-(2-y)*(2-y)/(4*D*(2-x)))); ye = z; fL.m function ye = fL(y, D, hom) % Neumann condition at outflow z = 2^(-2.5)*(y*y*0.25/D - 1)* exp(-y*y/(8*D)); z = z
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Aerosol as a critical factor causing forecast biases of air temperature in global numerical weather prediction models
很多射频前端芯片,都有银色的外观,并且有金属的光泽。这些金属光泽来自于芯片表面喷镀的金属屏蔽层。自屏蔽技术有哪些好处?它会取代传统的机械屏蔽罩吗?
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管道会在生成预测之前自动对数据进行预处理(如果没有管道,我们必须在进行预测之前先对数据进行预处理)。
A variable is numerical (or quantitative) if it can take on a wide range of numerical values,visualization for distributions of continuous variables is a histogram.
当我们寻找到的第一个非空字符为正或者负号时,则将该符号与之后面尽可能多的连续数字组合起来,作为该整数的正负号;假如第一个非空字符是数字,则直接将其与之后连续的数字字符组合起来,形成整数。
What is SALOME? SALOME is an open-source software that provides a generic Pre- and Post-Processing platform for numerical simulation. It is based on an open and flexible architecture made of reusable components.
导数的定义:假设有一个函数f:\mathbb{R} \rightarrow \mathbb{R},其输入输出都是标量。如果f的导数存在,那么这个极限被定义为:
content: 5 Neural Networks (part two) 5.1 cost function 5.2 Back Propagation 5.3 NN conclusion 接上一篇 机器学习(3) -- 神经网络【Neural Networks (part one)】. 本文将先定义神经网络的代价函数,然后介绍后(逆)向传播(Back Propagation: BP)算法,它能有效求解代价函数对连接权重的偏导,最后对训练神经网络的过程进行总结。 5.1 cost
分类问题属于机器学习问题的类别,其中给定一组功能,任务是预测离散值。分类问题的一些常见示例是,预测肿瘤是否为癌症,或者学生是否可能通过考试。
‣ observations, variables, and datamatrices
如何用训练好的模型来预测新的样本,这种操作很简单,这里就不着重记录了。需要重点记录的是如何进行模型的训练,也就是各个神经元之间权重和偏置的训练。
5 Neural Networks (part two) content: 5 Neural Networks (part two) 5.1 cost function 5.2 Back Propagation 5.3 神经网络总结 接上一篇4. Neural Networks (part one). 本文将先定义神经网络的代价函数,然后介绍逆向传播(Back Propagation: BP)算法,它能有效求解代价函数对连接权重的偏导,最后对训练神经网络的过程进行总结。 5.1
今天趁着有兴致多刷一道,中等难度的题,这种题考虑的情况比较多,写完之后只能靠提交了看测试结果,针对返回的特殊测试用例来完善代码。大概提交了四次,我的代码通过了。题目挺长,走起~
让我们不要用过去的哀悉拖累我们的记忆。——莎士比亚 反编译class为java文件,我们可以用到jad 下载 使用方式: 首先解压jar包 📷 在jad所在目录下执行 jad.exe -r -ff -d D:\mc\source\FortuneTelling -s java D:\mc\source\original-FortuneTelling-1.0-SNAPSHOT\**\*.class ps: jad.exe -r -ff -d [反编译后代码存放路径] -s java [需要反编译包含cla
我们在日常学习中,对一个java代码有问题,不知道jvm内部怎么进行解析的时候;有个伟大壮举就是反编译,这样就可以看到jvm内部怎么进行对这个java文件解析的!我们可以使用JDK自带的javap命令来进行反编译,反编译出来的如果看不太明白,可以使用Jad工具来配合使用。还有就是把jar包完全反编译为我们写的代码的是GD-GUI,有兴趣可以去官网看一下哈,小编这里不做进一步说明。
有时,机器学习模型的可能配置即使没有上千种,也有数百种,这使得手工找到最佳配置的可能性变得不可能,因此自动化是必不可少的。在处理复合特征空间时尤其如此,在复合特征空间中,我们希望对数据集中的不同特征应用不同的转换。一个很好的例子是将文本文档与数字数据相结合,然而,在scikit-learn中,我找不到关于如何自动建模这种类型的特征空间的信息。
分类问题属于机器学习问题的类别,其中给定一组特征,任务是预测离散值。分类问题的一些常见示例是,预测肿瘤是否为癌症,或者学生是否可能通过考试。
不知大家还记不记得曾被那些营销号疯狂蹭流量的国内某某高校MATLAB被禁用的新闻,当时就有人发出豪言要搞中国版的MATLAB,目前看来终究是雷声大雨点小,逐渐也被人遗忘,一切照旧。
感知机接受多个信号(x1,x2),输出一个信号(y), w1/w2是权重,圆圈就代表神经元
分类问题属于机器学习问题的类别,其中给定一组特征,任务是预测离散值。分类问题的一些常见示例是,预测肿瘤是否为癌症,或者学生是否可能通过考试
自 Transformers 出现以来,基于它的结构已经颠覆了自然语言处理和计算机视觉,带来各种非结构化数据业务场景和任务的巨大效果突破,接着大家把目光转向了结构化业务数据,它是否能在结构化表格数据上同样有惊人的效果表现呢?
这学期选了实验室指导教授的 Data Mining 课程,课上教授推荐使用 Rapid Miner 这个工具来做 projects,这样可以避免大量的编程工作。
线性代数是数学领域,也是机器学习领域重要的支柱。对于初学者来说,要想学好机器学习,线性代数的掌握是必不可少的,也可以说是十分十分重要的。 春节后的第一天,公众号特此为大家分享一份这样的顶级学习清单。希望大家在新的一年里,学业有成,事业更旺。同时也感谢大家对公众号一直以来的支持与厚爱! 维基百科 一些高层次的学习网页: 线性代数 https://en.wikipedia.org/wiki/Linear_algebra 矩阵(数学) https://en.wikipedia.org/wiki/Matrix_(m
Usage: sort [OPTION]... [FILE]... Write sorted concatenation of all FILE(s) to standard output. Mandatory arguments to long options are mandatory for short options too. Ordering options: -b, --ignore-leading-blanks ignore leading blanks -d, --dictiona
今年早些时候,OpenAI 开启 ChatGPT 集成第三方插件功能,打破 ChatGPT 不能联网这一封印。
Implement atoi to convert a string to an integer.
正如上图所见,今天给大家介绍一款高度兼容matlab程序的免费编程软件——GNU Octave,在该软件中能够执行很多基础的matlab命令,运行m脚本文件。该软件能够支持GNU/Linux,macOS,BSD,Windows等操作系统。下面以windows平台为例演示软件的安装过程:
参考链接: 使用Python卷积简介 python 卷积函数 What is a convolution? OK, that’s not such a simple question. In
Problem # Implement atoi to convert a string to an integer. # # Hint: Carefully consider all possible input cases. # If you want a challenge, # please do not see below and ask yourself what are the possible input cases. # # Notes: # It is intended for
最近学习吴恩达《Machine Learning》课程以及《深度学习入门:基于Python的理论与实现》书,一些东西总结了下。现就后者学习进行笔记总结。本文是本书的学习笔记(四)神经网络的学习的上半部分。
此部分为零基础入门金融风控的 Task2 数据分析部分,带你来了解数据,熟悉数据,为后续的特征工程做准备,欢迎大家后续多多交流。
第一条是显式建模特征交互,提升模型对交叉特征的捕获能力。(如Wide&Deep,PNN,FNN,DCN,DeepFM,AutoInt等)
曾经在15、16年那会儿使用Spark做机器学习,那时候pyspark并不成熟,做特征工程主要还是写scala。后来进入阿里工作,特征处理基本上使用PAI 可视化特征工程组件+ODPS SQL,复杂的话才会自己写python处理。最近重新学习了下pyspark,笔记下如何使用pyspark做特征工程。
赛题以金融风控中的个人信贷为背景,要求选手根据贷款申请人的数据信息预测其是否有违约的可能,以此判断是否通过此项贷款,这是一个典型的分类问题。通过这道赛题来引导大家了解金融风控中的一些业务背景,解决实际问题,帮助竞赛新人进行自我练习、自我提高。
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由于公司需要一个带刻度的进度条样式,网上找了一圈,有些是加个刻度的背景图片,这样对于我的项目来说,不合适,因为刻度需要动态去改变,所以换背景图片的方案肯定是不行的,唯一的办法就是自己绘制一个进度条,进度条的绘制相对来说是比较简单的。我自己对自定义控件这一块也不是很了解,全当学习一下吧,写这篇博客也是记录一下,如果有人也有这样样式的进度条需求,也可以直接拿过去用,比较自己也用过很多大神的东西。
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