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深度学习:作为机器学习的一个子域,关注用于模仿大脑功能和结构的算法:人工神经网络。
大型矩阵运算主要用matlab或者sage等专业的数学工具,但我这里要讲讲python中numpy,用来做一些日常简单的矩阵运算!这是 numpy官方文档,英文不太熟悉的,还有 numpy中文文档
今天是918,一个对中国人来说非常特殊的日子。这一天,有些地方可能会拉响警笛,有的地方可能会有一些纪念活动。
我们知道在深度学习中经常要操作各种矩阵(matrix)。 回想一下,我们在操作数组(list)的时候,经常习惯于用for循环(for-loop)来对数组的每一个元素进行操作。例如:
MATLAB一向是理工科学生的必备神器,但随着中美贸易冲突的一再升级,禁售与禁用的阴云也持续笼罩在高等学院的头顶。也许我们都应当考虑更多的途径,来辅助我们的学习和研究工作。 虽然PYTHON和众多模块也属于美国技术的范围,但开源软件的自由度毕竟不是商业软件可比拟的。
无论是在机器学习还是深度学习中,Python 已经成为主导性的编程语言。而且,现在许多主流的深度学习框架,例如 PyTorch、TensorFlow 也都是基于 Python。这门课主要是围绕 “理论 + 实战” 同时进行的,所以本文,我将重点介绍深度学习中 Python 的必备知识点。
0 写在前头 我们一般都是从C语言开始学起的,后来发现C语言不能满足我们快速开发的需求,因为它的API使用起来不很方便,还有就是有些功能亟待扩展,这时候我们很多人选择了C++或Java,C#,这些更高级的语言让我们开发软件时,使用起来更方便了。如今,随着人工智能时代的到来,Python迅速成为了机器学习,深度学习的必备语言,流行的机器学习库,sklearn,完全是基于Python开发的API,深度学习库tensorflow也是对Python的支持最好。 由此可见,随着时代的发展,各种语言不断迭代,顺应时代的
教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/83
(1)一个是真正的bug。请注意range()方法的参数,此处不仅是希望以X矩阵式列表长度为循环的最大次数,而且,也是循环变量i的取值范围,i将会是X列表的索引标号。所以,它的起始值不应该是1,而应该是0,因为索引都是从0开始计数的。相应地len(X)也就无需再加1了。后面的嵌套循环亦如是。
NumPy 是 Python 语言的一个扩充程序库。支持高效的多数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy 的科学计算十分高效,因此弥补了 Python 在运算效率上的不足。
选自Hackernoon 作者:Rakshith Vasudev 机器之心编译 参与:蒋思源 本文为初学者简要介绍了 NumPy 库的使用与规则,通过该科学计算库,我们能构建更加高效的数值计算方法。此外,因为机器学习存在着大量的矩阵运算,所以 NumPy 允许我们在 Python 上实现高效的模型。 NumPy 是 Python 语言的一个扩充程序库。支持高效的多数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy 的科学计算十分高效,因此弥补了 Python 在运算效率上的不足。 在本文中
Strassen 算法是一种用于矩阵乘法的分治算法,它将原始的矩阵分解为较小的子矩阵,然后使用子矩阵相乘的结果来计算原始矩阵的乘积。
本文是对《机器学习数学基础》第2章2.1.5节矩阵乘法内容的补充和扩展。通过本节内容,在原书简要介绍矩阵乘法的基础上,能够更全面、深入理解矩阵乘法的含义。
使用 python 实现深度学习时, python 中的 NumPy 库高效易用,令人惊艳。但因为刚入门 python ,过于精简的语法反而让我感到不适应,所以想着 C/C++ 是否也存在这样的矩阵处理库,答案是肯定的。尽管如此,还是总想着自己模仿着使用 C++ 写一个矩阵工具,所以就有了这篇文章。 ps:如果真的想要使用 C++ 进行科学计算,还是得使用正儿八经的处理库。
张量(Tensor)可以理解为广义的矩阵,其主要特点在于将数字化的矩阵用图形化的方式来表示,这就使得我们可以将一个大型的矩阵运算抽象化成一个具有良好性质的张量图。由一个个张量所共同构成的运算网络图,就称为张量网络(Tensor Network)。让我们用几个常用的图来看看张量网络大概长什么样子(下图转载自参考链接1):
根据用户提供的文章内容,撰写摘要总结。
Python 是一门易于学习、功能强大的编程语言。它提供了高效的高级数据结构,还能简单有效地面向对象编程。Python 优雅的语法和动态类型以及解释型语言的本质,使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的理想语言。下面我们来介绍一下python列表相关的典型案例。
前面学了很多的机器学习的理论知识了,但是纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行,接下来几个视频一起来学习一些机器学习编程工具Octave的一些基础编码知识。
前言 在上一期《【干货】--手把手教你完成文本情感分类》中我们使用了R语言对酒店评论数据做了情感分类,基于网友的需求,这里再使用Python做一下复现。关于步骤、理论部分这里就不再赘述了,感兴趣的可以前往上面提到的文章查看。下面给出Python的具体代码。 Python代码 上面代码所做的工作是将用户自定义词设置到jieba分词器中,同时,构造切词的自定义函数,添加的附加功能是删除停用词。 使用TFIDF权重构造文档词条矩阵,注意,这里根据词频选择了最高频的20个词,作为矩阵的列数。 📷 通过构建朴素贝叶斯
dev_ivec = csvread(‘dev_ivector.csv’) ###csv格式其实就内定了结构体
线性代数对于理解机器学习和深度学习内部原理至关重要,线性代数是有关连续值的数学。许多计算机科学家在此方面经验不足,传统上计算机科学更偏重离散数学。这篇博文主要介绍了线性代数的基本概念,包括标量、向量、矩阵、张量,以及常见的矩阵运算,并且也有相应的Python代码实现。
Python中含有丰富的库提供我们使用,学习数学分支线性代数时,矩阵问题是核心问题。Numpy库通常用于python中执行数值计算,并且对于矩阵操作做了特殊的优化,numpy库通过向量化避免许多for循环来更有效地执行矩阵操作。本文针对矩阵的部分问题使用numpy得到解决。
Python 是一种功能强大、灵活且易于学习的编程语言。它是许多专业人士、爱好者和科学家的首选编程语言。Python 的强大之处来自其庞大的软件包生态系统和友好的社区,以及其与编译扩展模块无缝通信的能力。这意味着 Python 非常适合解决各种问题,特别是数学问题。
在前面的几篇文章中我们分别介绍过numpy中的爱因斯坦求和函数Einsum和MindSpore框架中的爱因斯坦求和算子Einsum的基本用法。而我们需要知道,爱因斯坦求和其实还可以实现非常多的功能,甚至可以替代大部分的矩阵运算,比如常见的点乘、元素乘、求和等等这些都是可以的。那我们就逐一看一下可以用爱因斯坦求和来替代的那些函数和方法。
导读:本文推荐了一些对深入理解TensorFlow非常有帮助的资料。通过阅读这些资料,可以帮助你理解TensorFlow的实现机制以及一些高级技巧。本文是该系列的第二篇,后续还会持续推荐一些与Tens
今天和大家聊一个非常重要,在机器学习领域也广泛使用的一个概念——矩阵的特征值与特征向量。
主要是看官方的入门文档(https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/getting-started-with-matlab.html)写的一些笔记。由于Matlab风骚的语法与我有(hua)限(shui)的时间所制,我只是简单地写了这篇笔记,权当记录与提示,不要指望这样一篇东西可以帮助读者掌握Matlab,该自己查文档还是该去查。
元胞数组定义 : 使用 cell 定义元胞数组 , 其中的两个参数分别是行数和列数 ;
今天是读《python算法教程》的第2天,读书笔记内容为用python实现图和树的基本数据结构。 图 图的基本数据结构有两种,分别为邻接列表和邻接矩阵。 现根据下图通过python实现邻接列表和邻接
经过一段时间对python的学习,已经能够相对熟练编写python程序并使用循环语句,通过循环语句的知识,可以轻松求出一个矩阵的各行元素之和。
假设我们采用了一个输入的 MxM 矩阵。我们现在将使用嵌套的 for 循环对给定的输入矩阵进行逐行和按列排序。
NumPy is a Python module designed for scientific computation. NumPy是为科学计算而设计的Python模块。 NumPy has several very useful features. NumPy有几个非常有用的特性。 Here are some examples. 这里有一些例子。 NumPy arrays are n-dimensional array objects and they are a core component of scientific and numerical computation in Python. NumPy数组是n维数组对象,是Python中科学和数值计算的核心组件。 NumPy also provides tools for integrating your code with existing C,C++, and Fortran code. NUMPY还提供了将代码与现有C、C++和FORTRAN代码集成的工具。 NumPy also provides many useful tools to help you perform linear algebra, generate random numbers, and much, much more. NumPy还提供了许多有用的工具来帮助您执行线性代数、生成随机数等等。 You can learn more about NumPy from the website numpy.org. 您可以从网站NumPy.org了解更多关于NumPy的信息。 NumPy arrays are an additional data type provided by NumPy,and they are used for representing vectors and matrices. NumPy数组是NumPy提供的附加数据类型,用于表示向量和矩阵。 Unlike dynamically growing Python lists, NumPy arrays have a size that is fixed when they are constructed. 与动态增长的Python列表不同,NumPy数组的大小在构造时是固定的。 Elements of NumPy arrays are also all of the same data type leading to more efficient and simpler code than using Python’s standard data types. NumPy数组的元素也都是相同的数据类型,这使得代码比使用Python的标准数据类型更高效、更简单。 By default, the elements are floating point numbers. 默认情况下,元素是浮点数。 Let’s start by constructing an empty vector and an empty matrix. 让我们先构造一个空向量和一个空矩阵。 By the way, don’t worry if you’re not that familiar with matrices. 顺便说一句,如果你对矩阵不太熟悉,别担心。 You can just think of them as two-dimensional tables. 你可以把它们想象成二维表格。 We will always use the following way to import NumPy into Python– import numpy as np. 我们将始终使用以下方法将NumPy导入Python——将NumPy作为np导入。 This is the import we will always use. 这是我们将始终使用的导入。 We’re first going to define our first zero vector using the numpy np.zeros function. 我们首先要用numpy np.zeros函数定义我们的第一个零向量。 In this case, if we would like to have five elements in the vector,we can just type np.zeros and place the number 5 inside the parentheses. 在这种情况下,如果我们想在向量中有五个元素,我们可以只键入np.zero并将数字5放在括号内。 We can defin
写着神经网络计算代码,对矩阵计算想整个清晰的展示方式,就想着用 Python 绘制下矩阵运算图。先偷懒一下,看看有没有人分享过代码?
1 可逆矩阵 矩阵A首先是方阵,并且存在另一个矩阵B,使得它们的乘积为单位阵,则称B为A的逆矩阵。如下所示,利用numpy模块求解方阵A的逆矩阵,B,然后再看一下A*B是否等于单位阵E,可以看出等于单位阵E。 python测试代码: import numpy as np '方阵A' A = np.array([[1,2],[3,4]]) A array([[1, 2], [3, 4]]) '逆矩阵B' import numpy.linalg as la B = la.inv(A) B arra
解决线性方程组的最终目标是找到未知变量的值。这是带有两个未知变量的线性方程组的示例:
本文主要涵盖两个领域的知识点:python的魔法函数和量子计算模拟,我们可以通过一个实际的案例来先审视一下这两个需求是如何被结合起来的。
我们现在使用的模型实现人脸检测,在2080TI上,大概13帧每秒,慢是慢了点,不过胜在精度比较高,如上图所示,都能正确识别,关键点也很准确。这是人脸检测。 在人脸检测之后,如果我们需要做人脸比对或者匹配,通常就需要先进行人脸对齐,这样在提取特征会更有效。所谓人脸对齐,其实就是将原来倾斜等的人脸转换成端正的。如下图:
在我们的工作中,会有一个这样的场景,有若干数据罗列在我们的面前,这组数据相互之间可能会存在一些联系,可能是此增彼涨,或者是负相关,也可能是没有关联,那么我们就需要一种能把这种关联性定量的工具来对数据进行分析,从而给我们的决策提供支持,本文即介绍如何使用 Python 进行数据相关性分析。
以上就是python中PCA的处理过程,希望对大家有所帮助。更多Python学习指路:python基础教程
arr = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]
从数学角度而言,图中涉及到如下数学表达式,前两个表达式为线性运算。wkj的大小表明了输入xj对输出的贡献程度;bk的作用则是调整激活函数的输入。一个神经网络的训练算法就是调整权值到最佳,以使得整个网络的预测效果最好,也就是提高网络的泛化能力。
在我们的工作中,会有一个这样的场景,有若干数据罗列在我们的面前,这组数据相互之间可能会存在一些联系,可能是此增彼涨,或者是负相关,也可能是没有关联,那么我们就需要一种能把这种关联性定量的工具来对数据进行分析,从而给我们的决策提供支持,本文即介绍如何使用 Python 进行数据相关性分析。 关键词 python 方差 协方差 相关系数 离散度 pandas numpy
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍NumPy模块的一些基础知识。
这些文档阐明了 NumPy 中的概念、设计决策和技术限制。这是了解 NumPy 基本思想和哲学的好地方。
解决线性方程组的最终目标是找到未知变量的值。这是带有两个未知变量的线性方程组的示例,x并且y:
今天做了一道 leetcode 关于矩阵旋转(rotate-image,点击可查看原题)的题目,自己写了一种解法(基于Python),网上也看到一些比较好的解决方式,借此做一个总结。
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
一看这个标题就会想,这有什么大惊小怪的,可能好多人觉得这是个脑残话题,但我确实误解了两三年……
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