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python :赋值、深拷贝、浅拷贝的区别

昨天在Leetcode上遇见一道有关回溯算法的题目遇见了这个问题:在3处将得到的答案append到1处的res中

2020-09-09 18:04:52

快速幂:迭代法和递归法 python实现

迭代法def quick_power(x, n): res = 1 while n > 0: # 如果幂为奇数, 把x记录下来,储存在res中 if n % 2 == 1: res *= x # 如果幂为偶数 则不记录,只是处理x, n x *= x n >>= 1 return res递归法:def quick_power(x, n):

2020-09-01 17:43:16

pytorch实现简单线性模型

一、数据集的预处理x_data = torch.tensor([[1.0], [2.0], [3.0]])y_data = torch.tensor([[2.0], [4.0], [6.0]])使用 torch.tensor 函数对数据进行预处理。二、线性模型的构建class LinearModel(torch.nn.Module): def __init__(self): super(LinearModel, self).__init__() self.

2020-08-14 14:47:32

吴恩达机器学习作业8 :Anomaly Detection and Recommender Systems python 实现(附源码)

数据可视化

2020-08-06 13:08:21

吴恩达机器学习作业7 :K-means Clustering and Principal Component Analysis python 实现

一、两种数据压缩算法1.Kmeans聚类算法思路:步骤:确定聚类的种类K。随机确定K个聚类中心。遍历数据集,计算每一个数据到K聚类的距离,选择距离最小的聚类中心,打上对应的标签。对同一标签的数据计算中心坐标,成为新的K聚类中心。重复3、4步骤,知道聚类的中心不再改变。2.PCA算法思路:步骤对数据集标准化处理。求出 Σ。 Σ = X.T * X / m求出 u,s。 u,s, v = svd(Σ)确定最终所需要的维度K。降维数据Z = 原始数据X * u的前K列向量。

2020-08-04 15:11:38

吴恩达机器学习作业6 :Support Vector Machines

C = 100,强制让所有的分类正确。C = 1,异常点的分类是不正确的,但是划分符合实际情况。

2020-08-02 18:25:51

吴恩达机器学习作业5:Regularized Linear Regression and Bias v.s. Variance python实现

根据训练集大小的增加来计算对应训练集的误差、交叉验证集的误差过拟合状态:λ= 0过拟合状态,λ= 0.03过拟合状态, λ = 0.1最佳状态 λ = 1加大对Theta的惩罚之后,训练集的过拟合状态再次得到改善,但是cost也从0增加,交叉验证集的cost再次减少,两者趋于相等。...

2020-07-31 17:44:53

吴恩达机器学习作业4:Neural Networks Learning python实现

一、总结:在实现中注意到的问题:1. 在教程PDF中,第二层神经元的误差数学表示:Theta2 转置后结构:(26 * 10)delta3 的结构:(10 * 5000)两者做矩阵乘法后:(26 *5000)Z2 的结构:(25 * 5000)可以看见,这两者是结构上不一样是做不了点乘运算的,在实现中应该给Z2加上一行然后运算后删去。2. 结果向量 y 的表示规则在每个example的结果向量 y 中,数字 0 标记为 10, 在 a3 中,也即是预测向量 hx 中,如果第一个元素的

2020-07-30 13:22:55

吴恩达机器学习作业3:Multi-class Classification and Neural Networks python实现

1.数据可视化#加载数据path1 = r'C:\Users\郑思铭\Desktop\py\hw_3\ex3data1.mat'data1 = scio.loadmat(path1)x = data1['X']y = data1['y']#数据可视化m = x.shape[0]random = np.random.permutation(range(m))temp = random[0:100]select = x[temp, :]displaydata(select)数据可视化

2020-07-28 14:22:39

python-矩阵内某个小矩阵的替换

import numpy as np#原始矩阵mat = np.arange(16).reshape(4, 4)print(mat)#操作的行范围 [0~1]rows = np.arange(2)[:, np.newaxis]#操作的列范围 [0~1]cols = np.arange(2)#替换矩阵target_mat = np.array([-1, -2, -3, -4]).reshape(2, 2)#进行替换mat[rows, cols] = target_mat

2020-07-27 12:33:48

吴恩达机器学习作业2:Logistic Regression python实现

解决在Matla中自动优化函数的替代问题

2020-07-26 13:05:30
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