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python手动实现MLP神经网络及反向传播

一、简介使用公共数据集UCI乳房威斯康辛乳腺癌数据,来实现两层感知器(MLP)算法。二、实现步骤数据集分割首先打乱数据集。将数据集分割为5个部分来进行交叉折叠验证:5个子集中的每一个都被用作测试集和剩余数据用于训练。五个子集用于旋转测试评价分类精度。MLP算法MLP算法流程如图所示:其中η=0.001。 请注意,η、T和H是网络的超参数。1. 将所有输入的特征向量增广为1,如下所示:因为2. 将数据矩阵的属性值xij线性地划分为[1,1],每个维度特征如下:其中使用一个小的常数

2020-06-06 16:35:40

win10系统解决office16的VBE6EXT.OLB不能被加载的问题

环境:win10office16原因:本人电脑装上mathtype后某一天突然出现这个问题,打开VB编辑器就内存溢出,不停地弹出提示框,导致无法使用宏。虽然本人电脑上没装WPS,但看网上说很大可能是同时安装了office和WPS导致的。解决方法一打开控制面板,找到程序点开程序和功能找到 Microsoft Office 专业增强版 2016,右键 看到更改,点击更改程序运行后选择修复功能单选框 一直下一步,等待修复修复完成尝试是否Office运行正常解决方

2020-05-26 22:18:11

把pip源从国外官方更换到国内镜像

pip国内的一些镜像阿里云 https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/豆瓣(douban) http://pypi.douban.com/simple/清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/修改源方法:临时使用:

2020-05-18 17:59:51

运筹学中的节约里程法及其python实现

节约里程法是用来解决运输车辆数目不确定的问题的最有名的启发式算法。又称节约算法或节约法,可以用并行方式和串行方式来优化行车距离。Saving Algorithm, 节约算法,又称C-W算法,是由Clarke和Wright于1964年首次提出的,用来解决VRP问题,是重要的物流算法。参考网址:节约里程法-百度百科节约里程算法的python实现C# 节约里程法实现...

2020-05-18 10:55:30

jupyter notebook安装和基础使用教程

一、简介Jupyter Notebook是基于网页的用于交互计算的应用程序。其可被应用于全过程计算:开发、文档编写、运行代码和展示结果。即,Jupyter Notebook以网页的形式打开,可以在网页页面中直接编写代码和运行代码,代码的运行结果也会直接在代码块下显示。如在编程过程中需要编写说明文档,可在同一个页面中直接编写,便于作及时的说明和解释。组成部分包括网页应用和文档。特点包括编程时具有语法高亮、缩进、tab补全的功能;可直接通过浏览器运行代码,同时在代码块下方展示运行结果;以富媒体格式展示计

2020-05-15 21:54:57

pandas常见函数的用法(apply、groupby、agg)

1. apply方法apply方法就是将函数应用到由列或行形成的一维数组上。可以快速地对列进行处理,尤其是在进行多行计算的时候,相比于传统的轮循计算要高效很多。例如:import pandas as pddf=pd.DataFrame(np.random.randn(4,5),columns=list('abcde'))# 求每列的最大值与最小值的差x = df.apply(lambda x:x.max()-x.min())# 求每行的最大值与最小值的差y = df.apply(lambd

2020-05-15 16:43:40

面试准备——计算机原理基础常见问题

常见的HTTP状态码有哪些?200 OK301 Moved Permanently302 Found304 Not Modified307 Temporary Redirect400 Bad Request401 Unauthorized403 Forbidden404 Not Found410 Gone500 Internal Server Error501 Not Im...

2020-03-29 17:05:52

使用sklearn、matplotlib等库时遇到的问题汇总

xgboost多分类时报错:label and prediction size not match, hint: use merror or mlogloss for multi-class classification解决:参数配置问题,sklearn接口下的xgboost时,配置更改如下:objective='multi:softprob', num_class=3,eval_metric...

2020-03-27 19:56:45

面试准备——概率题/智力题

一根棒子分成三段组成三角形的概率

2020-03-27 19:50:53

机器学习中的归一化

如何解决样本不均衡的问题一、数据不平衡  在学术研究与教学中,很多算法都有一个基本假设,那就是数据分布是均匀的。当我们把这些算法直接应用于实际数据时,大多数情况下都无法取得理想的结果。因为实际数据往往分布得很不均匀,都会存在“长尾现象”,也就是所谓的“二八原理”。如何解决过拟合参考网址:如何解决样本不均衡的问题怎样解决样本不平衡问题?聊一聊深度学习中的样本不平衡问题何恺明大神的「F...

2020-02-12 14:29:32

python正则表达式及常用匹配

6个及6个以上的阿拉伯数字连续出现:re.findall('\d{6,}',line)匹配时间,冒号前面是一到两位的数字,后面是两位数字:(注意防止08:345、102:30这种情况出现,并考虑全角和半角冒号)re.findall('\D([0-9]|0[0-9]|1[0-9]|2[0-3]):[0-5][0-9]\D', '。'+line+'。')re.findall('\D([0-...

2020-02-12 14:15:48

LeetCode总结——从2Sum、3Sum、3Sum Closest、4Sum到kSum

leetcode求和问题描述(K sum problem):给你一组N个数字(nums), 然后给你一个常数(target) ,我们的目标是在这一堆数里面找到K个数字,使得这K个数字的和等于target。注意事项(constraints):注意这一组数字可能有重复项:比如 1 1 2 3 , 求3sum, 然后 target = 6, 你搜的时候可能会得到 两组1 2 3, 1 2 3,1...

2020-02-12 11:42:34

万门大学PPT技能速成班学习笔记

第一讲 对ppt的理解ppt做的好的人,一定是站在观众角度思考的人。审美决定一切。多看。推荐:站酷、花瓣初始化设置:1)撤销次数:文件——选项——高级——编辑选项——最多可取消操作数:1502)自动保存:文件——选项——保存——勾选自动保存,时间间隔10分钟3)幻灯片大小:设计——幻灯片大小第二讲 商务图表的应用和美化之道文字文字可以精准思路,使我们从规定好的角度去思考泛滥的特...

2020-02-06 11:32:36

面试准备——python知识

一、range和xrange的用法和区别二、深拷贝和浅拷贝copy.copy 浅拷贝 只拷贝父对象,不会拷贝对象的内部的子对象。copy.deepcopy 深拷贝 拷贝对象及其子对象三、python数据结构3.1 怎样去除list中的重复元素使用set或者dict...

2019-12-31 11:59:55

论文笔记:Attention is All You Need

一步步解析Attention is All You Need!

2019-12-31 11:43:34

五大经典算法(贪婪、动态规划、分治、回溯、分支限界法)及其联系和比较

一、贪心法贪心算法的定义:贪心算法(也叫贪婪算法)是指在对问题求解时,总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说,不从整体最优上加以考虑,只做出在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到全局最优解,得到的是局部最优解,关键是贪心策略的选择,不同的贪婪策略会导致得到差异非常大的结果。选择的贪心策略必须具备无后效性,即某个状态以前的过程不会影响以后的状态,只与当前状态有关。解题的一般...

2019-11-27 20:28:55

python中命令行工具模块argparse的使用

跑机器学习或深度学习实验的时候经常需要调各种参数,当把代码部署到服务器上时,如果直接在代码中改参数的大小,非常不方便,如果用argparse模块通过命令行传递参数到程序中,会使代码更方便简洁有序。argparse是python用于解析命令行参数和选项的标准模块,类似于linux中的ls指令,后面可以跟着不同的参数选项以实现不同的功能,argparse就可以解析命令行然后执行相应的操作。argp...

2019-11-25 20:49:43

bert今生前世全总结

一、Bert简介谷歌AI实验室的BERT深刻影响了NLP的格局。BERT之后,许多NLP架构、训练方法与语言模型如雨后春笋般涌现,比如谷歌的TransformerXL、OpenAI’s GPT-2、 XLNet、ERNIE2.0、 RoBERTa等。BERT团队对该框架的描述:BERT全称Bidirectional Encoder Representations from Transfor...

2019-11-25 12:14:54

论文笔记:BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

论文地址:BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding前言Google在2018年10月发表的一篇文章。AbstractBERT 表示来自 Transformer 的双向编码器表示(Bidirectional Encoder Representations from Tra...

2019-11-21 20:03:33

论文笔记:Focal Loss for Dense Object Detection

论文链接: https://arxiv.org/pdf/1708.02002.pdf本篇论文是何恺明及其团队17年发表在ICCV上的paper。最初用于目标检测,因为解决了分类中类别不平衡的问题,nlp中也有应用。下面是各部分的要点,并非全文翻译。Abstract目前最高精度的目标检测器是基于由R-CNN推广的 two-stage 方法,其中分类器应用于稀疏的候选对象位置集。相比之下,...

2019-11-20 20:38:14

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