Python机器学习基础教程第6页

深度学习基础教程

目录预备知识基础知识（1）PyTorch基础知识（2）线性回归模型（3）逻辑回归模型（4）全连接神经网络预备知识requires_grad：用于指示是否需要计算相应张量的梯度。如果requires_grad=True，则表示需要对该张量进行梯度计算。epoch：表示将所有训练样本都过一遍的完整训练过程。Tensor：Tensor定义为最多可以包含四个维度的多维数组，但可以通过堆叠来创建更高维度的张

睡不醒的毛毛虫·2024-01-14 02:12

8086CPU汇编----中断和DOS系统功能调用

提示：主要内容来源===>汇编语言基础教程（主编：谈文蓉、副主编：姜玥）教材第七章内容8086CPU中断和DOS系统功能调用中断和DOS系统功能调用1.中断的概念（1）定义（2）中断号（3）中断向量和中断向量表

小宝945·2024-01-14 00:58

Unity3D基础教程（三）场景搭建，地形系统

十三简单场景搭建简单场景搭建摄像头基本操作正交投影摆放场景先宏观在具体拖到层级窗口飞跃导航按住鼠标右键Scene视图点击Camera设置速度平滑，加速度十四地形系统地形Terrain创建地形节点默认根目录创建TerrainData文件绘制地表创建TerrainLayer地表材质Diffuse主贴图Normal法线贴图使用TerrainLayerTerrain编辑器PaintTexture工具Edi

Die时而动·2024-01-13 17:54

【Python机器学习】深度学习——调参

先用MLPClassifier应用到two_moons数据集上：fromsklearn.neural_networkimportMLPClassifierfromsklearn.datasetsimportmake_moonsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportmglearnimportmatplotlib.pyplotas

zhangbin_237·2024-01-13 12:05

Apache服务器基础教程-03从源码安装MySQL

Apache服务器基础教程-03从源码安装MySQL一、工具Ubuntu16.04Servermysql-8.0.15.tar.gz源码包MySQL最新源代码下载地址：https://dev.mysql.com

极客开发者·2024-01-13 07:32

Python教父推荐：《Python基础教程》(第3版) 中文PDF电子版限免

《Python基础教程第3版》包括Python程序设计的方方面面：首先，从Python的安装开始，随后介绍了Python的基础知识和基本概念，包括列表、元组、字符串、字典以及各种语句；然后循序渐进地介绍了一些相对高

IT猫仔·2024-01-13 06:38

师傅带练|在线实习项目，提供实习证明

八大项目：某实习网站招聘信息采集与分析（Python数据采集与分析）股票价格形态聚类与收益分析（Python金融分析）某平台网络入侵用户自动识别（Python机器学习）某平台广东省区采购数据分析（Excel

泰迪智能科技·2024-01-12 19:11

Python机器学习/深度学习入门-基础类型1

1.基础类型1.1.数值类型Python支持以下数值、标量类型：integer-整型Float-浮点型Complex-复合体Booleans-布尔值因此，Python可以用基本算术运算+、-、*、/、%（取模）来替代袖珍计算器类型装换：1.2容器Python提供了许多有效的容器类型，其中可以存储对象集合List-列表列表是对象的有序集合，它们可能具有不同的类型。索引：访问列表中包含的各个对象：从负

子虚先生√·2024-01-12 17:38

【Python机器学习】深度学习——一些理论知识

深度学习在很多机器学习应用中都有巨大的潜力，但深度学习算法往往经过精确调整，只适用于特定的使用场景。先学习一些简单的方法，比如用于分类和回归的多层感知机（MLP），它可以作为研究更复杂的深度学习方法的起点。MPL也被称为（普通）前馈神经网络，有时也简称为神经网络。MLP可以被视为广义的线性模型，执行多层处理后得到的结论。将线性模型的公式可视化：importmglearnimportmatplotl

zhangbin_237·2024-01-12 14:01

【Python机器学习】决策树集成——梯度提升回归树

理论知识：梯度提升回归树通过合并多个决策树来构建一个更为强大的模型。虽然名字里有“回归”，但这个模型既能用于回归，也能用于分类。与随机森林方法不同，梯度提升采用连续的方式构造树，每棵树都试图纠正前一棵树的错误。默认情况下，梯度提升回归树中没有随机化，而是用到了强预剪枝。梯度提升树通常使用深度很小（1-5之间），这样的模型占用内存小，预测速度也更快。梯度提升背后的主要思想是合并许多简单的模型（弱学习

zhangbin_237·2024-01-12 14:27

1 yolo v5 anli

yolov5anli提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录

Chance Z·2024-01-12 10:33

【Python机器学习】SVM——预处理数据

为了解决特征特征数量级差异过大，导致的模型过拟合问题，有一种方法就是对每个特征进行缩放，使其大致处于同一范围。核SVM常用的缩放方法是将所有的特征缩放到0和1之间。“人工”处理方法：importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerfromsklearn.model_selectionimporttrai

zhangbin_237·2024-01-12 09:05

【Python机器学习】SVM的优缺点

核支持向量机是非常强大的模型，SVM允许决策边界很复杂，即使数据只有几个特征。它在低维数据和高维数据上的表现都很好，但对样本个数的缩放表现不好。在有多大10000个样本的数据上运行SVM可能表现良好，但更高数量级的数据上，在运行时间和内存使用方面可能面临调整。SVM的另一个缺点是预处理数据和调参都要非常小心，而且SVM模型很难检查，可能很难理解为什么这么预测。SVM的重要参数是C、核的选择以及核的

zhangbin_237·2024-01-12 09:05

【Python机器学习】SVM——一些理论知识

向数据中添加非线性特征，可以让线性模型变得强大，但是通常来说我们不知道要添加哪些特征，而且添加许多特征的计算开销会很大。有一种技巧可以在更高维度中学习分类器，而不用实际计算可能非常大的新的数据表示，这种技巧叫做核技巧，它的原理是直接计算扩展特征表示中数据点的距离（内积），而不用实际对扩展进行计算。对于支持向量机，将数据映射到更高维空间中有两种办法：一种是多项式核，在一定阶数内计算原始特征的所有可能

zhangbin_237·2024-01-12 09:35

【Python机器学习】SVM——调参

下面是支持向量机一个二维二分类数据集的训练结果：importmglearnimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.svmimportSVCplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus']=FalseX,y=mglearn.tools.make_handcr

zhangbin_237·2024-01-12 09:31

代码随想录算法训练营day42 | 01背包问题，你该了解这些！，01背包问题，你该了解这些！滚动数组， 416. 分割等和子集

，背包理论基础（滚动数组），416.分割等和子集1、01背包理论基础背包问题概述01背包二维dp数组01背包案例2、01背包理论基础（滚动数组）3、416.分割等和子集解法一：动态规划1、01背包理论基础教程视频

小鲨鱼冲冲冲·2024-01-12 03:19

Python机器学习库之orange3使用详解

概要数据科学和机器学习是当今科技领域的重要组成部分，而数据分析和建模通常是其中的关键步骤。PythonOrange3是一个功能强大且易于使用的开源工具，它结合了数据可视化、数据分析和机器学习，为数据科学家和分析师提供了一个全面的平台。本文将深入介绍PythonOrange3，包括其基本概念、安装方法、示例代码以及一些高级用法，以帮助大家掌握这一强大的数据科学工具。什么是PythonOrange3？

Rocky006·2024-01-11 21:43

MySQL：集合运算----Datawhale第四次打卡笔记

SQL基础教程声明：此博客内容整理自Datawhale打卡学习，且据打卡内容整理为笔记，转载请联系Datawhale及我本人授权，必须注明转载来源。

西关以西（望北楼）·2024-01-11 17:32

【python基础教程】print输出函数和range()函数的正确使用方式

嗨喽，大家好呀~这里是爱看美女的茜茜呐print()有多个参数，参数个数不固定。有四个关键字参数（sependfileflush），这四个关键字参数都有默认值。print作用是将objects的内容输出到file中，objects中的各个参数以sep为间隔，以end为结尾。sep默认值是一个空格；end默认值为’\n’即“回车换行”；file的默认值是sys.stdout，即标准输出终端；flus

茜茜是帅哥·2024-01-11 17:15

Java Swing界面设计UI（全）

原文链接:http://blog.csdn.net/xietansheng/article/details/72814531JavaSwingGUI图形界面窗口开发基础教程，本教程将系统性地详细介绍JavaSwing

冰棍hfv·2024-01-11 15:21

单细胞基础教程：跨条件整合分析

导读撰写本文的主要目的是：整合处理与对照后的PBMC（Humanperipheralbloodmononuclearcell，人外周血单个核细胞）数据集以了解细胞类型特异性反应和整合的作用。本教程介绍了来自Kang等人，2017年的两组PBMC的比对情况。在这个实验中，PBMCs被分成处理组（刺激组）和对照组，处理组使用干扰素β处理。对干扰素的应激导致细胞类型特异性基因表达发生变化，这使得对所有数

冷冻工厂·2024-01-11 14:26

【Python机器学习】SVM——线性模型与非线性特征

SVM（核支持向量机）是一种监督学习模型，是可以推广到更复杂模型的扩展，这些模型无法被输入空间的超平面定义。线模型在低维空间中可能非常受限，因为线和平面的灵活性有限，但是有一种方式可以让线性模型更加灵活，那就是添加更多特征，比如输入特征的交互式或多项式。以下面的数据集为例：fromsklearn.datasetsimportmake_blobsimportmglearnimportmatplotl

zhangbin_237·2024-01-11 11:31

Java基础教程——Java封装的深度解析

封装是面向对象编程中的一项关键概念，它是一种将对象的状态和行为封装在一起的机制，通过访问控制来限制对对象内部细节的直接访问。Java作为一门面向对象的编程语言，强烈支持封装，通过关键字private、protected、public等，提供了丰富的访问修饰符来实现封装。1.封装的基本概念封装的核心思想是将对象的内部细节隐藏起来，只暴露必要的接口给外部。这样做有几个重要的好处：隐藏实现细节：通过将对

Itmastergo·2024-01-11 04:36

Java基础教程——对象和类详细解析

Java是一门面向对象的编程语言，它的设计理念基于对象和类。对象和类是Java编程中的核心概念，理解它们对于掌握Java语言至关重要。本文将深入探讨Java对象和类的概念，包括它们的定义、创建、使用、继承、封装、多态等方面。1.类的定义在Java中，类是一种用户定义的数据类型，用于封装数据和方法。一个类可以看作是对象的蓝图或模板，它描述了对象的属性和行为。类的定义包含在一个以.java为扩展名的文

Itmastergo·2024-01-11 04:05

性能优化-OpenMP基础教程（四）-Android上运行OpenMP

个人专栏：高性能（HPC）开发基础教程CSDN主页发狂的小花人生秘诀：学习的本质就是极致重复!目录一、前言1AndroidNDK2AndroidNDK环境配置2.1AndroidNDK下载2.2A

发狂的小花·2024-01-10 23:47

Python零基础教程复盘篇（1-5节）——复盘思维应用

复盘思维的使用-复盘前5节Python教程引言思维是跟天才掰手腕的方法复盘实操之前都学了写什么?详细复盘内容：图的直观复盘之后，再进一步优化结尾引言我在这个期间做了好几个项目现在回过头来教学我也是边学边教所以，大家伙们我们的起点是一样的！坚持住！思维是跟天才掰手腕的方法我这个人脑子不聪明我记得我从小到大，做事情没什么天赋很容易把事情搞砸比如小时候家里有个时钟我见它坏了我就觉得我能把他修好结果到手上

爱学习的爬虫者·2024-01-10 19:17

Python零基础教程6——编辑器的选择（IDLE?Visual Studio Code?PyCharm?Anaconda?)

复盘后的第一课引言编辑器IDE区别IDE的选择IDE都有哪些？怎么选择我的选择夸一夸启程VSCode测试代码测试你的习惯结尾引言上一节课是1-5节课复盘大家无论之前有没有看过都对前面的知识有了一定的了解我在其中提到我的2023年总结没人评论的事没想到真有热心肠的小伙伴帮忙再次感谢!有评必回呀，互动起来！这节课就是复盘之后产生的遂更加贴合实际！在我们熟悉了一定的编程之后我们要选择趁手的工具才能帮我们

爱学习的爬虫者·2024-01-10 19:15

自学 Java 怎么入门？

程序员阿狸·2024-01-10 16:03

【Python机器学习】线性模型——用于回归的线性模型

对于回归问题，线性模型预测的一般公式为：y=w[0]*x[0]+w[1]*x[1]+…………+w[p]*x[p]+b这里的x[0]到x[p]表示的事单个数据点的特征，w和b是学习模型的参数，y是模型的预测结果。对于单一特征的数据集，公式：y=w[0]*x[0]+b这里的w[0]是斜率，b是y轴偏移。对于有更多特征的数据集，w包含沿每个特征坐标轴的斜率。importmglearn.datasetsi

zhangbin_237·2024-01-10 16:48

【python】python基础教程 java转python快速入门

前言：很多同学估计和博主一样，照葫芦画瓢写点python是没问题的，理论上只要懂一门语言学其它语言的基本语法都是很容易的，难点在于针对什么场景用什么框架，如何针对并发做设计等。虽说我们画瓢都能画，但是基础的入门语法还是要熟练的，博主是java开发，所以本文有时会以java的语言来阐述。文章目录python环境变量最基础语法及重要概念pycharm快捷键面对对象基础变量作用域基础循环基础线程安全问题

孟秋与你·2024-01-10 08:47

Agisoft Metashape 基于影像的外部点云着色

AgisoftMetashape基于影像的外部点云着色提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成

小喜头鱼·2024-01-10 07:04

【Python机器学习】用于回归的决策树

用于回归的决策树与用于分类的决策树类似，在DecisionTreeRegressor中实现。DecisionTreeRegressor不能外推，也不能在训练数据范围之外的数据进行预测。利用计算机内存历史及格的数据进行实验，数据展示：importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei

zhangbin_237·2024-01-10 06:10

【Python机器学习】决策树——树的特征重要性

利用一些有用的属性来总结树的工作原理，其中最常用的事特征重要性，它为每个特征树的决策的重要性进行排序。对于每个特征来说，它都是介于0到1之间的数字，其中0代表“根本没有用到”，1代表“完美预测目标值”。特征重要性的求和为1。将特征重要性进行可视化：importmglearn.datasetsimportnumpyasnpfromsklearn.treeimportDecisionTreeClass

zhangbin_237·2024-01-10 06:40

【Python机器学习】决策树的优缺点

控制决策树模型复杂度的参数是预剪枝参数，它在树完全展开之前停止树的构造。决策树的优点：1、得到的模型很容易可视化2、算法完全不受数据缩放的影响决策树算法不需要特征预处理，比如归一化或标准化。特别是特征的尺度完全不一样时或二元特征和连续特征同时存在时，决策树的效果很好。决策树的缺点是，即使做了预剪枝，它也经常过拟合，泛化性能很差，所以大多数应用中，往往使用集成方法来替代单颗决策树。

zhangbin_237·2024-01-10 06:40

阿里云弹性网络接口技术的容器网络基础教程

基于容器的虚拟化是一种虚拟化技术。与虚拟机（VM）相比，容器更轻量级，部署更方便。Docker是目前主流的容器引擎，支持Linux、Windows等平台，以及Kubernetes（K8S）、Swarm、Rocket（RKT）等主流Docker编排系统。常见的容器网络支持多种模型，如桥接网络、Overlay网络、Host网络和用户自定义网络。K8S等系统依靠容器网络接口（CNI）插件进行网络管理。常

九河云·2024-01-10 06:36

【Python机器学习】决策树集成——随机森林

理论知识：集成是合并多个机器学习模型来构建更强大模型法方法。随机森林本质上是许多决策树的集合，其中每棵树都和其他数略有不同，随机森林背后的思想是：每棵树的预测可能都比较好，但是可能对部分数据过拟合，如果构造很多树，并且每棵预测的都很好，但都以不同的方式过拟合，那么可以对这些树的结果取平均来降低过拟合。为了实现这一策略，需要构造很多决策树。每棵树都应该对目标值做出可以接受的预测，还应该与其他树不同。

zhangbin_237·2024-01-10 06:33

人机交互基础教程（第三版）期末复习总结

主体：人机交互-->人（感知和认知）+机器（设备-->交互设备表示模型，界面设计-->web界面+移动界面设计最终：可用性分析+用户体验评价其中人机交互大主题在第一章；感知和认知是第二章；交互设备是第三章；交互技术第四章；界面设计大原则是第五章；界面表示模型是第六章；web界面是第七章；移动界面设计是第八章；可用性分析与用户体验评价是第九章；综合案例是最终章。第一章：人机交互定义：设计，评价和实现

就是没想好·2024-01-10 03:39

软件测试|Linux 基础教程：创建和删除目录

简介在Linux系统中，创建和删除目录是非常常见的操作。目录是用于组织文件和其他目录的一种结构，它们是组织文件系统的重要组成部分。本文将介绍如何在Linux系统中创建和删除目录。创建目录在Linux中，可以使用mkdir命令来创建一个新的目录。mkdir是MakeDirectory（创建目录）的缩写。基本语法创建目录的基本语法如下：mkdir[-mp]directory_name其中，direct

程序员潇潇·2024-01-09 22:26

Unity AI Muse 基础教程

UnityAIMuse基础教程UnityAI内测资格申请Unity项目PackageManagerMuseSprite安装MuseTexture安装MuseSprite基础教程什么是MuseSprite

Maddie_Mo·2024-01-09 20:28

【Python机器学习】构造决策树

通常来说，构造决策树直到所有叶结点都是纯的叶结点，但这会导致模型非常复杂，并且对于训练数据高度过拟合。为了防止过拟合，有两种常见策略：1、尽早停止树的生长，也叫预剪枝2、先构造树，但随后删除或折叠信息量很少的结点，也叫后剪枝。预剪枝的限制条件可能包含限制树的最大深度、限制叶结点的最大数目、规定一个结点中数据点的最小数目。如果不防止过拟合：fromsklearn.treeimportDecision

zhangbin_237·2024-01-09 08:28

数学和英语都很差，学习Python难吗？看完我相信你会坚定你的选择

我想说：python不需要很高的数学水平，英语也是很初级就可以入门，因为它的语法很简单，若你的英语不是很好，可以看很多中文的书，比如python基础教程，廖雪峰的python教程，或者看一些imooc的视频教程

PathonDiss·2024-01-09 08:07

python基础教程八（循环1）

1.while循环为避免多次重复的代码，我们会用到循环while(condition):执行语句while循环的结构非常简单只要条件满足就一直循环直到，条件不满足为止。例子如下：x=1whilex>>words=['this','is','an','ex','parrot']>>>forwordinwords:...print(word)...thisisanexparrot1.range鉴于迭代

小强同学：·2024-01-09 08:52

软件测试|Linux基础教程：cp命令详解，复制文件或目录

简介在Linux系统中，cp命令是一个非常常用且强大的命令，用于复制文件和目录。cp命令允许我们在不同目录之间复制文件或目录，并可以根据需求对文件复制的行为进行调整。在本文中，我们将详细解释cp命令的用法以及一些常见的选项。cp命令基本语法cp命令的基本语法如下：cp[选项]源文件目标文件选项常用参数：d：如果源文件为软链接（对硬链接无效），则复制出的目标文件也为软链接；i：询问，如果目标文件已经

软件测试潇潇·2024-01-09 07:49

【Java基础教程】（二十八）Java新特性篇 · 第八讲：方法引用——概念及优缺点、语法形式及使用案例、应用场景与注意事项 ~

Java基础教程之新特性·方法引用1️⃣概念2️⃣优势和缺点3️⃣使用3.1语法形式3.2案例4️⃣应用场景5️⃣注意事项总结1️⃣概念方法引用是Java编程语言中的一个重要特性，它首次出现在Java8

小山code·2024-01-09 07:17

【Python机器学习】理论知识：决策树

决策树是广泛用于分类和回归任务的模型，本质上是从一层层if/else问题中进行学习，并得出结论。这些问题类似于“是不是”中可能问到的问题。决策树的每个结点代表一个问题或一个包含答案的终结点（叶结点）。树的边奖问题的答案与将问的下一个问题连接起来。用机器学习的语言来说，，为了得到预测结果，利用多个特征构建一个模型，可以利用监督学习从数据中学习模型，而不需要人为构建模型。学习决策树，就是学习一系列if

zhangbin_237·2024-01-08 19:35

Java基础教程(5)--变量

一.变量1.变量的定义正如上一篇教程《Java基础教程(4)--面向对象概念》中介绍的那样，对象将它的状态存在域中。但是你可能仍然有一些疑问，例如：命名一个域的规则和惯例是什么？

游戏原画设计·2024-01-08 18:56

mac/linux环境安装beego基础教程

beego与bee工具安装1.官方下载go包，本人当前演示go版本1.19.7,配置好go环境变量2.配置GOPROXY与GO111MODULEgoenv-wGO111MODULE=on镜像七牛与阿里二选一即可exportGOPROXY=https://goproxy.cnexportGOPROXY=https://mirrors.aliyun.com/goproxy3.beego与bee安装,在

追逐梦想之路_随笔·2024-01-08 17:05

ASP.NET Core Razor 编辑表单 - ASP.NET Core 基础教程 - 简单教程，简单编程

原文:ASP.NETCoreRazor编辑表单-ASP.NETCore基础教程-简单教程，简单编程ASP.NETCoreRazor编辑表单上一章节我们介绍了标签助手和HTML助手，也使用标签助手和HTML

weixin_33720956·2024-01-08 15:27

《Cocos Creator基础教程》改版计划！

《CocosCreator基础教程》系列推送了13篇，感谢有大家的关注与反馈，让我能坚持下去。根据公众号的数据统计，基础教程系列的阅读量是之前文章的好几倍，每当次看到文章阅读量上升，心里也是美滋滋的！

张晓衡·2024-01-08 10:12

基于python的贝叶斯分类算法预测_python机器学习：朴素贝叶斯分类算法

大数据挖掘DT机器学习公众号：datayx贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。而朴素朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单，也是常见的一种分类方法。这篇文章我尽可能用直白的话语总结一下。1分类问题综述对于分类问题，其实谁都不会陌生，日常生活中我们每天都进行着分类过程。例如，当你看到一个人，你的脑子下意识判断他是学生还是社会上的人；你可能经常会走在路上对身旁

Puzzle Cosmo·2024-01-08 09:10

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