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吴恩达机器学习:week2
吴恩达机器学习
-9-降维PCA
公众号:尤而小屋作者:Peter编辑:Peter
吴恩达机器学习
-9-降维PCA在本文中主要介绍的是数据降维相关的内容,重点讲解了PCA算法为何实施降维数据压缩数据可视化PCA算法PCA和线性回归算法的区别
尤尔小屋的猫
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2021-05-22 09:34
机器学习
机器学习
数据分析
主成分分析
pca降维
吴恩达机器学习
-8-聚类知识
公众号:尤而小屋作者:Peter编辑:Peter
吴恩达机器学习
-8-聚类本周的主要知识点是无监督学习中的两个重点:聚类和降维。
尤尔小屋的猫
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2021-05-22 09:27
机器学习
聚类
聚类算法
数据挖掘
机器学习
2017年1月
week2
一、已完成项目。看书资格证三章二、未完成项目,没有把意志力书看完。也没有学做笔记,三、总结:下周就要出嫁了,去了舅舅家和姨家,算是出嫁前的亲密告别吧,舅舅交代了很多为妻为媳之道,:“群则守口,独则守心,对公婆一定一定要孝顺,对他的家人一定要好,对他的每个家人都要好,能做的事,就尽量做,思而后言,自己一定要为家庭作出一定的贡献!有所牺牲,别人说什么,做什么,不要放心上,一定要大度,不管是对于事情,还
让我重新认识可可
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2021-05-21 09:50
吴恩达机器学习
-7-支持向量机SVM
公众号:尤而小屋作者:Peter编辑:Peter
吴恩达机器学习
-7-支持向量机SVM本周主要是讲解了支持向量机SVM的相关知识点硬间隔支持向量软间隔对偶问题优化目标OptimizationObjectives
尤尔小屋的猫
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2021-05-20 09:11
机器学习
数据挖掘
机器学习
吴恩达机器学习
-6-机器学习的建议
出品:尤而小屋作者:Peter编辑:Peter
吴恩达机器学习
-6-机器学习的建议本文中记录的是吴恩达老师对机器学习的建议,包含:应用机器学习的建议评估假设模型选择和交叉验证方差和偏差诊断正则化与过拟合问题应用机器学习的建议当我们运用训练好了的模型来预测未知数据的时候发现有较大的误差
尤尔小屋的猫
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2021-05-20 09:30
机器学习
数据挖掘
机器学习
吴恩达机器学习
-5-神经网络学习Neural Networks Learning
公众号:尤而小屋作者:Peter编辑:Peter
吴恩达机器学习
-5-神经网络学习NeuralNetworksLearning本文是在上节神经网络的基础上,做了进一步的阐述,内容包含:神经网络代价函数反向传播法及解释梯度检验神经网络的小结神经网络代价函数参数解释对几个参数的标记方法进行说明解释
尤尔小屋的猫
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2021-05-20 09:19
机器学习
机器学习
数据挖掘
吴恩达机器学习
-4-神经网络基础
公众号:尤而小屋作者:Peter编辑:Peter
吴恩达机器学习
-4-神经网络基础在本周中主要讲解的是神经网络-NeuralNetworks的基础知识:非线性假设神经元和大脑模型表示特征和直观理解多类分类问题非线性假设
尤尔小屋的猫
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2021-05-19 17:38
机器学习
机器学习
人工智能
深度学习
python
吴恩达机器学习
笔记(六)——过拟合问题
1.过拟合现象对于过拟合现象,这里采用线性回归中预测房价的例子来进行阐述。具体如下图所示:然后我们分别来评价者三个图对于数据的拟合效果。对于第一幅图而言,实际上就是强行用直线来进行拟合,但是这些数据明显不是一个线性的关系。通常我们将第一幅图的效果称为“欠拟合”。对于第二幅图而言,可以看到拟合效果是比较好的,并且也符合房价逐渐增大后会趋于平稳。对于第三幅图而言,虽然对于训练集的数据拟合效果非常好,但
XHHP
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2021-05-18 17:30
吴恩达机器学习笔记
过拟合
机器学习
正则化
吴恩达
吴恩达机器学习
笔记(五)——逻辑回归
1.分类前面学习的线性回归是针对连续型的,本节学习的逻辑回归则是用来处理分类问题的,也就是得到的结果是离散值{1,2,3,…}。之所以叫逻辑回归,是因为历史原因,但是实际上是用来处理分类问题。如果对于分类问题采用线性回归的话,那么拟合曲线就会十分容易受到离群值的影响,造成预测的分类偏差较大。如下图所示:2.假设陈述在进行二分类问题的时候,我们会希望我们的假设函数因此,我们需要提出一个假设,让因变量
XHHP
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2021-05-17 17:13
吴恩达机器学习笔记
logistic
regression
逻辑回归
吴恩达
机器学习
week2
学生管理系统 v2.0
1.较上一次更新内容:1.用户数据(包括学生信息,用户账号信息)现在可以存储在本地2.添加了教师(用户)的登录注册功能3.添加了用户权限控制2.数据结构:采用3个文件,分别储存不同的信息,类似于数据库的table.文件1:sno.json用于保存上一次学生的学号(方便下次添加学生时,学号的获取),不受删除的影响,尝试过将此项数据保存在stu.json里面.加在每一个学生的信息里,每次添加一个学生,
卅月
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2021-05-16 05:39
吴恩达机器学习
课后作业——线性回归(Python实现)
1.写在前面
吴恩达机器学习
的课后作业及数据可以在coursera平台上进行下载,只要注册一下就可以添加课程了。所以这里就不写题目和数据了,有需要的小伙伴自行去下载就可以了。
XHHP
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2021-05-15 18:28
吴恩达机器学习笔记
机器学习
吴恩达
课后作业
线性回归
python
读书笔记
Week2
閱讀書目:《如何閱讀一本書》序言+第21章本書作者:範多倫,艾德勒。译者:郝明義,朱衣。郝明義在译序中提到,這本書會讓他少走很多閱讀的冤枉路。多年來,他在閱讀的路上思索固然很多,困惑也多,想清楚的也有一些,想得模糊的更多。而這本書就幫他在閱讀上的思索和困惑做了許多的印證和總結。本書重點是教育性的閱讀。序言部分這本書是1940年首次出版,然後,經過三十年之後1972年重新再版,經過了很多的改寫。而改
张行长乐无涯
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2021-05-14 16:44
我的一年(2016)
(吐槽点太多),
week2
里介绍了jieba分词,tf-idf,gensim计算文本相似
lmingzhi
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2021-05-13 13:55
【
week2
】day1:mongoDB的简单使用
1,基础知识利用pymongo库进行python与mongoDB数据库的连接importpymongoclient=pymongo.MongoClient('localhost',27017)walden=client['walden']#创建表格文件sheet_lines=walden['sheet_tag']#创建表格中的sheet使用find()函数展示数据库中数据$lt,$lte,$gt,
霍淇三公子
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2021-05-10 20:28
#杭州#
week2
Day 1
今天目的地钟书阁来杭州一个星期了,发现,这里除了长衣棉袄,手套还是必备的,因为很冷,口罩还是需要的,因为雾霾很重。以为一方水养一方人的我,皮肤依然没有变好,不过开心的心情依旧没变。今天是第一次一个人出来杭州逛。紧张又兴奋的心情,小怕怕,可是又小激动。早上9点多这片天空还是雾霾笼罩天空没有之前的蓝可是9点多的街上依然像个空城枯枝是我拍得最多的画面了目的地觉得总是要走一段距离才可到达这路的星光大道感觉
七月的玄米茶
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2021-05-09 20:53
[白雪扇贝每日一句特训班]
week2
复盘——不积跬步无以至千里
一.本周学习的七个单词如下:Grievev.(尤指因某人的去世而)悲伤,悲痛,伤心;使悲伤;使悲痛;使伤心Universen.宇宙,世界,领域Pleasantadj.令人愉快的;可喜的;宜人的;吸引人的;友好的;和善的;文雅的Gratituden.感激之情;感谢Fruitful成果丰硕的;富有成效的;富饶的;丰产的Obstaclen.障碍;阻碍;绊脚石;障碍物;障碍栅栏ManifestedV.表明
简均写记
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2021-05-08 03:15
吴恩达机器学习
作业(一)_python实现
必做部分:(主要参考了黄海广老师的文档)importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspddf=pd.read_csv('ex1data1.txt',names=['population','profit'])data=df#defnormalize_feature(df):#returndf.apply(lambdacolumn
挂科难
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2021-05-07 19:20
笔记
python
机器学习
《玲玲英语写作营》Week 2复盘
week2
任务查看文章可点击图片再看哦!
玲玲A
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2021-05-06 15:57
【
week2
】 当你的生活与目标用户没有交集,如何做广告策略?
要求:通过头脑风暴的创意方法,尝试为你自己的产品,完成一次广告策略分析项目名称:领军人才开发学院图片发自App一、目标用户界定用户身份科技企业创始人、高管、各类科技企业技术骨干、财务部、人力资源部门负责人等用户特点自我驱动、高效能、自我学习、自律,以结果为导向行动,专业性强,有判断力,理性思维大于感性思维,28—45岁之间的男性为主。第一阶段覆盖广东地区,用户可接受较高价格,对课程要求较高目标用户
小琪涂鸦笔记
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2021-05-04 22:23
#30天专注成长计划#
week2
D10
孕育宝宝阶段好用的App和微信公众号怀孕之前:疯狂造人里面有很多备孕的常识和小技巧当然也有一些备孕的常见问题,看了以后可以缓解心情。孕育期间:APP孕育管家宝宝树微信公众号:孕妈学堂母乳喂养大本营
Sally娟儿
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2021-05-01 05:57
吴恩达机器学习
精华总结1-监督学习与非监督学习
吴恩达机器学习
-1-监督学习与非监督学习在第一周中讲解的内容包含:监督学习和无监督学习单变量线性回归问题代价函数梯度下降算法监督学习SupervisedLearning利用监督学习预测波士顿房价(回归问题
尤尔小屋的猫
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2021-04-29 09:06
机器学习
数据挖掘
机器学习
人工智能
吴恩达机器学习
课程笔记+代码实现(2)单变量线性回归和梯度下降(Linear Regression with One Variable and Gradient Descent)
2.单变量线性回归和梯度下降(LinearRegressionwithOneVariableandGradientDesce2.1模型表示线性回归算法,根据不同房屋尺寸预测住房价格,如果房子是1250平方尺大小,这房子能卖多少钱?首先可以构建一个模型,可能是条直线,从这个数据模型上来看,大约220000(美元)左右的价格可以卖掉这个房子。对于每个数据来说,我们给出了“正确的答案”,这是一个回归问题
Jorunk
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2021-04-29 07:54
吴恩达机器学习
笔记
α解释:有一个比较奇怪的问题是:假设你将θ1初始化在局部最低点,它已经在一个局部的最优处或者局部最低点,局部最优点的导数为零,因为导数是切线的斜率,梯度下降法更新θ1的值将什么都不会做。这也就解释了即使学习速率α保持不变,梯度下降法也可以收敛到局部最低点的原因。移动的幅度会越来越小,直到最终幅度非常小,此时已经收敛到局部极小值,所以没必要减小α的值可以用梯度下降法来尝试最小化任何代价函数J,而不只
带刺的小花_ea97
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2021-04-28 22:16
D11
week2
2017.6.30
1.晨练,精进口语对话,"Cariboogoldrushof1858""gashydrate"还未精进2.口语:一段讨论文章已完成gashydrate问答完成sectionC-1,2,3最好把一些相关问题的回答精进下来,因为看了后面的口语交流还有演讲,都会用得上重要句型。明天做这件事。questionsforgashydrate1.whatarescientistsalwaysonthelooko
清纯小百合
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2021-04-28 21:19
吴恩达机器学习
笔记-应用机器学习的建议
评估假设我们之前已经学习过一些机器学习的算法,现在我们来谈谈如何评估算法学习得到的假设。当发现预测的结果和实际的数据有误差的时候,我们需要进行一些调整来保证预测的准确性,大部分情况下,有以下几种办法来调整假设函数:获取更多的训练集减少特征的数量尝试使用更多的特征尝试使用多项式特征增大或减小lambda假设函数相对于训练集可能得到的误差很小,比如在过拟合的情况下,这时候就不能肯定假设函数是准确的。因
Carey_Wu
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2021-04-28 12:13
吴恩达机器学习
练习:SVM支持向量机
1SupportVectorMachines1.1ExampleDataset1%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassbfromscipy.ioimportloadmatfromsklearnimportsvm大多数SVM的库会自动帮你添加额外的特征X₀
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2021-04-28 12:55
8.16 sensory international parents guideline
theme3:inandout里面和外面
week2
:throwinandout扔进扔出purpose:armstrengthandspace-conciousness空间感建立Activity1:takethem"in"theprops
蒙特梭利yoyo
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2021-04-25 10:58
GeekBand-C++STL与泛型编程-
Week2
泛化(模板)功能:使类或者函数可以应对于多种类型的情况。例子:templateclassContainer{Tdata[N];};Containera;Containerb;这样Container这个类就可以灵活存储各种类型的元素。templateconstT&max(constT&a,constT&b){returnaclassA{//...};//偏特化:templateclassA{//..
雪箫KHY
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2021-04-23 22:47
Boolan 设计模式-
week2
单一职责装饰模式:动态地给一个对象增加一些额外的职责。http://blog.csdn.net/wuzhekai1985/article/details/6672614http://design-patterns.readthedocs.io/zh_CN/latest/structural_patterns/decorator.html注:继承是为了使用被装饰者的接口,包含是使用继承者的内容。桥模
坏水强
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2021-04-21 06:24
吴恩达机器学习
章节4:多变量线性回归
(注意:在使用下标时,我会在下标前面加上‘_’符号来表示后面为下标项。)4.1多维特征第二章节我们所讲的算法的特征值只有一个,但是在实际应用中我们的特征值有多个。我们先看下图:房价模型上图是房价模型的特征和其值的表。如何表示上图模型中的特征和特征值:n代表特征的数量x^(i)代表第i个训练实例,是特征矩阵中的第i行,是一个向量。例如x^(2)为:x^(2)x_j^(i)代表特征矩阵中第i行的第j个
井上皓
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2021-04-19 18:08
吴恩达机器学习
——第二章:单变量线性回归
下面就让我们跟着吴恩达老师来学习单变量线性回归这个基础算法啦!!有问题的尽管提出来就好啦!!!在很多朋友们学习统计学或者机器学习时,一般第一个算法都是线性回归算法,在下面的学习中,你将会了解到监督学习过程完整的流程。关于监督学习的简述可以看我之前的文章哦!!一、模型表示先从一个例子入手。这个例子是预测住房价格的,我们要使用一个数据集,数据集包含俄勒冈州波特兰市的住房价格。在这里,我要根据不同房屋尺
Colleen_oh
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2021-04-19 11:39
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吴恩达机器学习
】第一周—单变量线性回归
31.jpg1.课程回顾例1:房价和面积—预测给定一组房价和房屋面积的数据集,通过机器学习算法(监督学习)来拟合画出一条线,根据这条线来对未知的数据进行判断。1.png假设机器通过这些房价数据学习得到一条房价—面积关系线,如上图中红线,那么如果你朋友的750英尺的房子,就可以通过这条红线来估算出房价,可以看出,大约是在150K美金左右。这是一个典型的回归问题(Regression),因为结果(房价
Sunflow007
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2021-04-18 18:16
吴恩达机器学习
系列内容汇总
学习机器学习过程中的一些经验与方法
吴恩达机器学习
(一)——简介
吴恩达机器学习
(二)——线性回归
吴恩达机器学习
(三)——ex1:LinearRegression(MATLAB+Python)
吴恩达机器学习
大彤小忆
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2021-04-17 18:05
机器学习
机器学习
吴恩达机器学习
(二十三)—— 应用实例:图片文字识别
1.问题描述和流水线2.滑动窗口3.获取大量数据:人工数据合成4.上限分析:流水线的哪个模块最有改进价值 学习图片文字识别的应用实例要做的事情:展示一个复杂的机器学习系统是如何组合起来的;介绍机器学习流水线(machinelearningpipeline)的有关概念以及如何分配资源来对下一步的计划作决定;通过介绍photoOCR(photoOpticalCharaterRecognition照片
大彤小忆
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2021-04-17 18:53
机器学习
机器学习
吴恩达机器学习
(二十二)—— 大规模机器学习
1.大型数据集的学习2.随机梯度下降3.小批量梯度下降4.随机梯度下降收敛5.在线学习6.映射化简和数据并行1.大型数据集的学习 "It’snotwhohasthebestalgorithmthatwins.It’swhohasthemostdata."所以说,要想得到一个高效的机器学习系统的最好方式之一,就是用一个低偏差的学习算法,然后用很多数据来训练它。 但是用很大的数据集也有自己的问题,
大彤小忆
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2021-04-17 12:58
机器学习
机器学习
吴恩达机器学习
(二十一)—— ex8:Anomaly Detection and Recommender Systems (MATLAB + Python)
一、异常检测1.1高斯分布1.2估计高斯参数1.3选择阈值εεε1.4高维数据集二、推荐系统2.1电影评分数据集2.2协同滤波学习算法2.2.1协同滤波代价函数2.2.2协同滤波梯度2.2.3正则化代价函数2.2.4正则化梯度2.3学习电影推荐2.3.1推荐三、MATLAB实现3.1ex8.m3.2ex8_cofi.m四、Python实现4.1ex8.py4.2ex8_cofi.py 本次练习对
大彤小忆
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2021-04-16 16:25
机器学习
机器学习
吴恩达机器学习
——第四章:多变量线性回归
4.1多维特征目前为止,我们探讨了单变量/特征的回归模型,现在我们对房价模型增加更多的特征,例如房间数楼层等,构成一个含有多个变量的模型,模型中的特征为。如下图在此,引入新的注释。代表特征的数量代表第个训练实例,是特征矩阵中的第行,是一个向量。比方说代表是特征矩阵中的第行代表特征矩阵中第行的第个特征,也就是第个训练实例的第个特征。如上图。支持多变量的假设表示为:此时模型中的参数是一个维的向量,任何
Colleen_oh
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2021-04-15 10:17
吴恩达机器学习
课程学习记录(2.单变量线性回归)
2020.10.6完成第二章:单变量线性回归(注:文章中的截图均来自于吴恩达老师的课程PPT)吴恩达老师的课程可在网易云课堂或B站进行观看。下面的笔记是按照网易云课堂中的课时来记录的。1、模型描述:讲了线性回归预测模型(一次函数)预测函数(hypothesisfunction)2、代价函数:介绍了代价函数(costfunction)的定义3、代价函数(1):进一步取不同值计算代价函数的大小4、代价
2016年的夏天
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2021-04-13 13:30
吴恩达机器学习
——应用机器学习的建议
本章核心思想:在设计机器学习的系统时,怎样选择一条最合适、最正确的道路,来高效地应用我们之前学过的算法,进而在改进学习算法的表现时,来判断哪些途径可能是有帮助的,而哪些方法可能是无意义的。本章内容简介:·10.1决定下一步做什么·10.2评估假设·10.3模型选择和训练、验证、测试集·10.4诊断偏差与方差·10.5正则化和偏差、方差·10.6学习曲线·10.7决定接下来做什么10.1决定下一步做
SCY_e62e
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2021-04-07 21:15
吴恩达机器学习
(十五)—— ex6:Support Vector Machines(MATLAB+Python)
吴恩达机器学习
系列内容的学习目录→\rightarrow→
吴恩达机器学习
系列内容汇总。
大彤小忆
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2021-03-24 11:24
机器学习
SVM
机器学习
机器学习之路 The Road To Machine Learning
TheRoadtoMachineLearningTheRoadToMachineLearning
吴恩达机器学习
课程练习Exercise机器学习实战项目Project学习心得Note初学者的福音MachineLearning
Real&Love
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2021-03-11 14:22
机器学习Machine
Learning
机器学习
人工智能
深度学习
数据挖掘
大数据
pytorch 猫狗分类
Week2
任务1猫狗分类问题:训练RMB二分类模型,熟悉数据读取机制,并且从kaggle中下载猫狗二分类训练数据,自己编写一个DogCatDataset,使得pytorch可以对猫狗二分类训练集进行读取
Lucky_Ape
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2021-02-25 02:30
pytorch作业
深度学习
Week2
任务1 DataLoader
Week2
任务1问题:采用步进(Stepinto)的调试方法从fori,datainenumerate(train_loader)这一行代码开始,进入到每一个被调用函数,直到进入RMBDataset类中的
Lucky_Ape
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2021-02-24 18:44
pytorch作业
深度学习
Hgame2021
week2
web ---------(条件竞争)(XSS)(sql注入)(代码审计)
目录:一、LazyDogR4U1.我的尝试:2.我的不足:3.学习WP的二、Posttozuckonit1.自己做的,2.不足:3.学习大佬的WP:三、200OK!!1.我当时做的:2.收获:3.又学习WP,四、Liki的生日礼物1.我的错误的尝试:2.WP做法3.对脚本的一些呼应解释:向大佬学习,参考自:Hgame2021week2web一、LazyDogR4U1.我的尝试:。。。没做出来,,感
Zero_Adam
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2021-02-17 12:20
【
吴恩达机器学习
笔记】10大规模机器学习、应用实例:图片文字识别
17大规模机器学习(LargeScaleMachineLearning)17.1大型数据集的学习(LearningWithLargeDatasets)如果有一个低方差的模型,增加数据集的规模可以获得更好的结果。应该怎样应对一个有100万条记录的训练集?以线性回归模型为例,每一次梯度下降迭代,都需要计算训练集的误差的平方和,如果学习算法需要有20次迭代,这便已经是非常大的计算代价。首先应该做的事是去
贪钱算法还我头发
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2021-02-13 10:23
机器学习
机器学习
【
吴恩达机器学习
笔记】8聚类、降维
13聚类(Clustering)13.1无监督学习简介(UnsupervisedLearningIntroduction)在一个典型的监督学习中,有一个有标签的训练集,目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界,在这里的监督学习中,有一系列标签,需要据此拟合一个假设函数。与此不同的是,在非监督学习中,数据没有附带任何标签。训练集可以写成只有x(1)x^{(1)}x(1),x(2)x^{(2)}x(
贪钱算法还我头发
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2021-02-10 21:48
机器学习
机器学习
聚类
pca降维
吴恩达机器学习
作业4---Neural Networks Learning
NeuralNetworksLearning文章目录NeuralNetworksLearning代码分析数据集ex4data1.matex4weights.mat代码分析首先,下图为本次需要构建的神经网络模型输入为一张20x20的图片,用以识别手写数字该神经网络分为三层,输入层有400+1(biasunit)个单元,隐藏层有25+1个单元,输出层有10个单元训练一个神经网络模型主要分为几个步骤随机
NP_hard
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2021-02-09 21:21
机器学习
HGAME2021刷题补题记录
应该可以发了吧我看了下week1提交好像0分)web(纯fw赛时就写了两题)什么什么顺风车那题合成大西瓜misc不起眼压缩包的养成方法(未解出记录一下卡在哪)BASE全家福Galaxycryptoまひと(咒术回战那个)
week2
Npceer
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2021-02-08 11:54
比赛记录
吴恩达机器学习
——第八章 神经网络
这一章主要讲了为什么要研究神经网络、以及神经网络的模型人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型,简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型,由大量的节点(或称神经元)和之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数,称为激励函数(activationfunction)。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值,称之为权重。网络的输出则依网络的
Youngy_
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2021-02-07 21:01
吴恩达机器学习
作业3---Multi-class Classification and Neural Networks
多元分类和神经网络文章目录多元分类和神经网络代码分析1.Multi-classClassification神经网络数据集ex3data1.matex3weights.mat代码分析首先导入需要的类库importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdimportscipy.io#UsedtoloadtheOCTAVE*.matfil
NP_hard
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2021-02-07 18:22
机器学习
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