qq_33720555的博客

原创 Pandas

Pandas使用一个二维的数据结构DataFrame来存放表格式的数据。相比于Numpy，Pandas可以存放混合数据类型的数据，同时可用NaN表示缺失的数据，而不用像Numpy一样要手工处理缺失数据。读取数据Pandas使用函数read_csv()来读取csv文件import pandasfood_info = pandas.read_csv('food_info.csv')print(type(food_info))# 输出：<class 'pandas.core.fram

原创 python str.maketrans()方法

str.maketrans()方法接受一个或两个参数, 返回一个字典(字典的 key 和 value 均用unicode编码)1.接受两个参数str.maketrans(str1, str2)str1, str2均为字符串, 将str1和str2的元素按次序关系构造成字典, 字典的 key 和 value 均用unicode编码.intable = "aeiou"out...

原创 梯度下降图示理解（以二元函数为例）

原创 循环神经网络 (Recurrent Neural Network)的训练

训练一个神经网络就是训练该网络的各个参数（各个连接的权重）。 训练的思想大致为：1. 用训练样本的真实值和预测值的差异建立目标函数。显然，目标函数值越小越好。当训练样本给定之后，目标函数实为各个参数（各个连接）的函数。2. 最小化目标函数，得对应于相应训练样本的可使目标函数最小的参数。用这些参数来建模去预测别的样本。 最小化目标函数一般采用梯度下降方法。梯度下降方法的一般思...

原创 反馈(Back Propagation)神经网络权重更新公式推导

原创 线性单元(Linear Unit) / 线性回归(Linear Regression)

原创 Citespace共引用与聚类粗浅理解

原创 感知机(Perceptron)浅显理解

原创 随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent)浅显理解

原创 梯度下降(Gradient Descent)的粗浅理解