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查询Tags标签： np，共有 812条记录-
机器学习小白笔记
开始机器学习 机器学习的hello word–手写数字识别语言–python环境/平台–colab colab介绍 谷歌免费的GPU资源，但是要科学上网，你有谷歌账号就行，具体使用方法自行百度。 cd需要加%才能使用 其他的加！使用 例如： %cd drive/MyDrive/Colab\ Notebooks !pwd开始吧 1.导…
2021/7/15 23:17:51 人评论 次浏览 -
机器学习小白笔记
开始机器学习 机器学习的hello word–手写数字识别语言–python环境/平台–colab colab介绍 谷歌免费的GPU资源，但是要科学上网，你有谷歌账号就行，具体使用方法自行百度。 cd需要加%才能使用 其他的加！使用 例如： %cd drive/MyDrive/Colab\ Notebooks !pwd开始吧 1.导…
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Python数据清洗{Numpy}
Numpy ndarray构建ndarray数据类型 ndarray 与 python 原生 array 有什么区别Numpy 的矢量化（向量化）功能小练习创建常用的数组创建一个全0数组全1数组单位矩阵对角矩阵设定具体的值设置空值和无穷大随机数组正态分布随机数其他分布设置随机数种子创建一个线性序列的数组…
2021/7/15 22:07:25 人评论 次浏览 -
Python数据清洗{Numpy}
Numpy ndarray构建ndarray数据类型 ndarray 与 python 原生 array 有什么区别Numpy 的矢量化（向量化）功能小练习创建常用的数组创建一个全0数组全1数组单位矩阵对角矩阵设定具体的值设置空值和无穷大随机数组正态分布随机数其他分布设置随机数种子创建一个线性序列的数组…
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机器学习：单元线性回归（python简单实现）
文章简介 本篇文章主要记录和讲解使用python如何简单实现单元线性回归算法，鉴于笔者也是初学，所以如果文章有问题，望友好指正，谢谢！ 算法目的 该算法核心目的是为了求出假设函数h中多个theta的值，使得代入数据集合中的每个x，求得的h(x)与每个数据集合中的y的差值的…
2021/7/15 20:42:43 人评论 次浏览 -
机器学习：单元线性回归（python简单实现）
文章简介 本篇文章主要记录和讲解使用python如何简单实现单元线性回归算法，鉴于笔者也是初学，所以如果文章有问题，望友好指正，谢谢！ 算法目的 该算法核心目的是为了求出假设函数h中多个theta的值，使得代入数据集合中的每个x，求得的h(x)与每个数据集合中的y的差值的…
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算法设计学习笔记（八）NP与计算的难解性
文章目录 前言一、多项式时间归约1.1 第一个规约：独立集与顶点覆盖1.2 归约到更一般的情况：从顶点覆盖到集合覆盖 二、使用零件的归约：可满足性问题2.1SAT和3-SAT2.2 将3-SAT归约到独立集2.3 归约的传递性 三、有效证书和np的定义3.1 问题与算法3.2 有效证书3.3 NP：一…
2021/7/14 14:06:55 人评论 次浏览 -
算法设计学习笔记（八）NP与计算的难解性
文章目录 前言一、多项式时间归约1.1 第一个规约：独立集与顶点覆盖1.2 归约到更一般的情况：从顶点覆盖到集合覆盖 二、使用零件的归约：可满足性问题2.1SAT和3-SAT2.2 将3-SAT归约到独立集2.3 归约的传递性 三、有效证书和np的定义3.1 问题与算法3.2 有效证书3.3 NP：一…
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python学习
python学习 python和C相异之处：书写格式（是以缩进形式，没有花括弧，不需要结尾的 ; ）：python循环中的循环体或者是if else 语句中的语句是没有花括弧括起来的，而是以 : 代替。python是严格按照缩进形式来表示层级关系，与yaml格式有点类似，这种书写方式可以有效避免…
2021/7/14 11:04:56 人评论 次浏览 -
python学习
python学习 python和C相异之处：书写格式（是以缩进形式，没有花括弧，不需要结尾的 ; ）：python循环中的循环体或者是if else 语句中的语句是没有花括弧括起来的，而是以 : 代替。python是严格按照缩进形式来表示层级关系，与yaml格式有点类似，这种书写方式可以有效避免…
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集成学习--机器学习数学基础
学习集成学习课程之前我们需要先回顾一下数学基础，这有助于我们对集成学习的理解和掌握。并且基于python 实现基本的数据计算与可视化。 1、基于梯度的优化方法--梯度下降法的python练习 首先导入相关模块： import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt 定义函数…
2021/7/13 23:35:45 人评论 次浏览 -
集成学习--机器学习数学基础
学习集成学习课程之前我们需要先回顾一下数学基础，这有助于我们对集成学习的理解和掌握。并且基于python 实现基本的数据计算与可视化。 1、基于梯度的优化方法--梯度下降法的python练习 首先导入相关模块： import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt 定义函数…
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降维算法总结（超全！附代码）
降维算法总结（超全！附代码） 一、为什么要进行数据降维?二、数据降维原理三、主成分分析(PCA)降维算PCA代码实现 四、其他降维算法及代码地址效果总览及代码地址KPCA(kernel PCA)LDA(Linear Discriminant Analysis)MDS(multidimensional scaling)ISOMAPLLE(locally lin…
2021/7/13 17:06:29 人评论 次浏览 -
降维算法总结（超全！附代码）
降维算法总结（超全！附代码） 一、为什么要进行数据降维?二、数据降维原理三、主成分分析(PCA)降维算PCA代码实现 四、其他降维算法及代码地址效果总览及代码地址KPCA(kernel PCA)LDA(Linear Discriminant Analysis)MDS(multidimensional scaling)ISOMAPLLE(locally lin…
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遗传算法实现（Matlab实现/PYTHON 实现）
1.整体流程（有不懂的地方可以在评论区留言）初始化种群，计算适应性，选择，交叉，变异，更新并评估，判断是否达到最大迭代次数，输出最佳目标函数 2.求9*sin(5*x)+8*cos(4*x)最优值（matlab） clear all; popsize=20; %群体大小 chromlength=10; %字符串长度（个…
2021/7/12 22:35:47 人评论 次浏览
