备注:np.expm1(x) 等价于 np.exp(x) – 1,也是np.log1p(x)的逆运算。
神经网络和深度学习(二)——从logistic回归谈神经网络基础 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 之前学习机器学习的时候,已经学过logistic回归,不过由于神经网络中,一些思想会涉及到logistic,另外会拿一些神经网络用到的解决方案,以logistic来举例,更浅显易懂(例如BP算法)。 因此,这里就再次复习logistic回归及其梯度下降、代价函数等,主要是讲述和后面学习神经网络有关的内容,其他部分会快速略过。 二、logistic输出函数 logistic是解决
首先确定b的范围,b的范围一定在[2,logN]里。然后遍历b,求a的范围,如果范围长度等于0,说明这个正整数是a的b次方。
在上面的命令中,我们定义一个return_sum()的函数,这个函数返回一个sum的函数,sum函数的作用是求一个可迭代对象的所有元素的和,当我们直接调用return_sum函数的时候,返回值f是一个函数,再次调用这个函数,我们可以得到序列的和。其中,内部的sum函数相当于引用了外部的参数,当return_sum返回函数sum时,相关参数和变量都保存在返回的函数中,这种情况在python中称之为“闭包”,需要和B-box区分开来哦。
在计算机科学和数据处理领域,寻找两个有序数组的中位数是一个关键而常见的问题。这个问题不仅仅考验着算法的效率,更涉及到对数组和排序的深刻理解。在Python这样灵活而强大的编程语言中,我们有机会通过优雅而高效的代码解决这个问题。本文将引导您深入了解在两个有序数组中寻找中位数的各种方法,以及它们的实现原理。无论您是刚刚踏入编程领域还是经验丰富的开发者,这篇博客都将为您提供有益的见解。
由于此类语言入门非常容易,哪怕初中生亦可以,并且本科/研究生写论文、做实验多数所用语言都是【Python】故而选择此语言。
Hi! 大家好,又和大家见面了。上次给大家介绍了Numba中一句话加速for循环的@jit加速你的python脚本,今天继续给大家介绍另外一个我觉得很不错的Numba的用法。
整数 :可以表示正数,例如 123;可以表示负数,例如 123;使用 0 表示零。
在编程中,经常使用数字来记录、可视化数据、存储Web应用等...。 Python根据数字的用法,以不同的方式处理它们。
原文Basic Sound Processing with Python描述了怎样在Python中通过pylab接口对声音进行基本的处理。
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本文是【统计师的Python日记】第3天的日记 回顾一下,第1天学习了Python的基本页面、操作,以及几种主要的容器类型;第2天学习了python的函数、循环和条件、类。 复习大纲: 一、为什么学Python? 二、安装与熟悉 三、容器 四、函数 五、循环与条件 六、类 日记小结 原文复习(点击查看): 第1天:谁来给我讲讲Python? 第2天:再接着介绍一下Python呗 今天将带来第三天的学习日记。 细(tiāo)心(cì)的朋友会发现,第二天的日记写成日期是14年9月,也就是说“第2天”到“第3
TF:Term Frequency,即词频。它表示一个词在内容(如某文章)中出现的次数。为了消除文档本身大小的影响,通常,它的定义是:
装饰器可以使函数执行前和执行后分别执行其他的附加功能,这种在代码运行期间动态增加功能的方式,称之为"装饰器"(Decorator),装饰器的功能非常强大,装饰器一般接受一个函数对象作为参数,以对其进行增强,相当于C++中的构造函数,与析构函数.
数组是numpy中最常见的数据结构,np.array() 。字符串和数字不能同时存在于同一个数组中。
这一题我的思路比较暴力,算是反其道行之吧,正常来说是考察给定的数字可以构成那些组合,但是这样得涉及到一些分类讨论问题。
Hello,我是 Python 数据类型数字,大家之前对我可能已经有所耳闻,俗话说闻名不如见面,见面要先自我介绍,为了让大家对我有一个清晰的了解,下面我要向大家介绍一下自己。
数据标准化(归一化)处理是数据挖掘的一项基础工作,不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位,当各指标间的水平相差很大时,如果直接用原始指标值进行分析,就会突出数值较高的指标在综合分析中的作用,相对削弱数值水平较低指标的作用。为了消除指标之间的量纲影响,保证结果的可靠性,需要进行数据标准化处理,以解决数据指标之间的可比性。
Numpy提供了灵活的、静态类型的、可编译的程序接口口来优化数组的计算,也被称作向量操作,因此在Python数据科学界Numpy显得尤为重要。Numpy的向量操作是通过通用函数实现的。今天小编会给大家较为全面地介绍下Numpy的通用函数。
2020-09-22:已知两个数的最大公约数和最小公倍数,并且这两个数不能是最大公约数和最小公倍数本身。如何判断这两个数是否存在?
实际开发过程中,经常会遇到很多完全相同或者非常相似的操作,这时,可以将实现类似操作的代码封装为函数,然后在需要的地方调用该函数。这样不仅可以实现代码的复用,还可以使代码更有条理性,增加代码的可靠性。下面我们来介绍一下python的函数模块的导入相关内容。
NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包,计算速度要比python自带的函数快很多,非常好用。一般不需要安装,装Python就自动装了,如果需要:
一般情况下,求前 k 个元素的题目可以使用堆求解。但是如果先进行堆排序(O(n*logn)),再输出前 k 个元素,这样时间复杂度和普通排序方法 sorted() 没有区别。
找出最大或最下的K个元素,可以使用Python库中的heapq模块,该模块提供两个函数nlargest()求最大K个和nsmallest()求最小K个。
决策树(Decision Tree) 是一种数据结构,可以用来分类和回归,决策树是数据结构,但构建决策树有一系列的算法,决策树的核心之一就是利用算法构建最佳的决策树,以达到在训练数据和测试数据都表现优秀的效果。
两周内的所有面试,有些点都不记得了,特此记录,除了百度,其他都是北邮人随便投的 1. 京东 商业提升部 (过了) 一面: 基本上就是问项目和比赛经历 讲一下unet和deeplabv2的流程,顺便问了下deeplabv3,crf是否了解 faster rcnn 流程以及RPN的具体过程 白纸写代码部分:二叉树前序遍历,手写nms 二面: 也差不多是问的项目和比赛,具体忘记了。。 2.地平线 智能IoT部门(过了) 一面: 基本就是问的项目,都是我再说 二面: resnet和densenet的区别 白纸写代码
执行python命令会进入Python控制台。在Python控制台中可以用交互的方式执行Python语句。也就是执行一行Python语句,会立刻返回执行结果。
对于非向量化,我们要求得z的值,必须用到for循环,但是当数据量非常庞大的时候,for循环所用的时间会比较多,这个时候可以使用向量运算来提高速度
where函数是numpy的内置,也是一个非常有用的函数,提供了快速并且灵活的计算功能。
Defined in tensorflow/python/ops/math_ops.py
通用函数(ufunc)是一种对ndarray中的数据执行元素级运算的函数。你可以将其看作简单函数(接受一个或多个标量值,并产生一个或多个标量值)的矢量化包装器通用函数的输入是一组标量,输出也是一组标量,它们通常可以对应于基本数学运算,如加、减、乘、除等。
iTesting,爱测试,爱分享 沉寂了一段时间,继续学习。 算法这个系列我想分享很久了,奈何本身对算法不是特别了解,又找不到合适的载体来分享。 最近看了本有趣的算法书, 文中通过图文并茂的讲解给我很大启发,尝试着分享下。需要注意的是, 文中各个算法的写法不是简单的拷贝,算理解思想后拿Python3重新写了遍,分享的代码和书中的例子也稍有不同,加了些日常工作中会做的处理,如有不适,请联系我。 二分查找 --仅当列表是有序的时候才能用 思想: 1.目标是找数组中的某一个元素,暂叫item 2.找出整个数组中间
如果你使用 Python 语言进行科学计算,那么一定会接触到 Numpy。Numpy 是支持 Python 语言的数值计算扩充库,其拥有强大的高维度数组处理与矩阵运算能力。除此之外,Numpy 还内建了大量的函数,方便你快速构建数学模型。
在学习与科研中,经常会遇到一些数学运算问题,使用计算机完成运算具有速度快和准确性高的优势。Python的Numpy包具有强大的科学运算功能,且具有其他许多主流科学计算语言不具备的免费、开源、轻量级和灵活的特点。本文使用Python语言的NumPy库,解决数学运算问题中的线性方程组问题、积分问题、微分问题及矩阵化简问题,结果准确快捷,具有一定的借鉴意义。
Python 是一种跨平台的计算机程序设计语言,是一种面向对象的动态类型语言,笔记内容包括编译安装python,python列表,字典,元组,文件操作等命令的基本使用技巧。
使用Python中的Sympy库解决高等数学中极限、导数、偏导数、定积分、不定积分、双重积分等问题
🎈 作者:不吃西红柿 🎈 简介:CSDN博客专家🏆、蓝桥签约作者、Python领域优质创作者、「信息技术智库」公号作者✌。技术交流、面试刷题尽管关注咨询我。 01 流程控制 流程控制即代码的执行过程,有三种方式: 1.顺序结构:从上到下,从左到右执行的顺序,就叫做顺序结构 2.分支结构:if语句,if-else语句,if-else if-else if…语句,switch-case语句,三元表达式语句 3.循环结构:while循环,do-while循环,for循环,后期还有一个for-in循环 02 分支语
1、NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包。它是pandas等其他各种工具的基础。 2、NumPy的主要功能:
在上一篇文章当中我们简单介绍了感知机和神经网络的一个关系,对神经网络有了一个粗浅的理解。其实神经网络并没有大家想的那么难,每个神经元之间的数据传输以及计算方式都是确定的。仅仅知道神经网络的结构还是不够的,更重要的是这个网络它究竟是如何学习的,这才是我们要了解的重点。
这样就把内层的 dw1,... dwn 的计算使用向量化了,只用1层 for 循环,还可以做的更好,往下看
当我们在使用 PyTorch 中的浮点数时,我们都知道它们并不能占满整个实数集 R。这主要是由于两个原因:精度和表示范围。对于计算机处理浮点数而言,精度不够的情况一般会选择截断,而超出表示范围的情况则通常会返回无穷大。然而,一旦 PyTorch 中的浮点数变成无穷大,将会出现非常奇怪的报错。因此,我们需要思考一下如何解决 PyTorch 中浮点数超出表示范围的问题。
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。
最后一个函数比较特殊,ord函数根据ASCII码将单个字符转换为数值,与之相对,chr函数可以将数值转换为ASCII编码的字符。
求下面方程的一个根:f(x) = x3 -5x2+10x-80 = 0 若求出的根是a,则要求 |f(a)| <= 10^-6
一、算法介绍 Logistic regression (逻辑回归)是一种非线性回归模型,特征数据可以是连续的,也可以是分类变量和哑变量,是当前业界比较常用的机器学习方法,用于估计某种事物的可能性,主要的用途: 分类问题:如,反垃圾系统判别,通过计算被标注为垃圾邮件的概率和非垃圾邮件的概率判定; 排序问题:如,推荐系统中的排序,根据转换预估值进行排序; 预测问题:如,广告系统中CTR预估,根据CTR预估值预测广告收益; 这个世界是随机的,所以万物的发生都可以用可能性或者几率(Odds)来表达。“几率”指的是
在ubuntu上配置tensorflow 1.7+CUDA踩过的坑 tensorflow1.6+CUDA9.0+cuDNN7.0整个环境在windows下正常工作。因为需要就要把项目整到ubuntu上面跑测试,于是就调到坑里面去了,先说一下版本 ubuntu 14 64位 python3.4 tensorflow1.7 GPU 网上查了一下说tensorflow1.7支持CUDA9.0,于是就下载了CUDA9.0开始安装,但是死活装不上,不管是下载local还是network的installer,总是报错,
当我们需要处理一个大量的数据集合时,一次性将其全部读入内存并处理可能会导致内存溢出。此时,我们可以采用迭代器Iterator和生成器Generator的方法,逐个地处理数据,从而避免内存溢出的问题。
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