python学习——Learn

零基础学Python学习笔记

Python学习笔记代码下载地址链接：https://pan.baidu.com/s/1yGnpfq4ZHeKpt4V0J_PTSg提取码：hmzs1.Python基础语法1.1基本数据类型整数(int
小陌白·2025-02-03 04:08

python学习笔记

1print不用添加";"，但是加了也行print("666")print('666')print("6'6'6")print("6\"6\'6")print("""666666555""")print("张三"+"李四")2math#引入函数库importmatha=1b=2c=3#b**2就是b的平方x=(-b+(b**2-4*a*c)**(1/2))/2*ax=(-b+math.sqrt(b
YYYYYY02020·2025-02-03 03:31

python建模的步骤_python基础教程之Python 建模步骤|python基础教程|python入门|python教程...

#%%#载入数据、查看相关信息importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportLabelEncoderprint('第一步：加载
谭俊云·2025-02-03 03:26

【安装记录】lift:learned invariant feature points

原本想着安装软件可简单了。一搜索有那么多的经验，那更是分分钟搞定，真是太天真。我自己的电脑的cuda是9.0.该代码安装要求太多了，加上我习惯了docker。（我的docker参见https://blog.csdn.net/u013985291/article/details/81110837）所以考虑的方式：直接下载别人的镜像。（cuda8）———————————————————————————
你好joy·2025-02-03 03:56

监督学习、无监督学习和强化学习的特点和应用场景

以下是对这三种学习方法的详细对比和总结：监督学习（SupervisedLearning）特点：数据标注：训练数据包含明确的输入特征和对应的标签（目标输出）。
BugNest·2025-02-02 16:03

python（scikit-learn）实现k均值聚类算法

k均值聚类算法原理详解示例为链接中的例题直接调用python机器学习的库scikit-learn中k均值算法的相关方法fromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx
嘿哈哈哈哈哈哈·2025-02-02 15:57

Scikit-learn_聚类算法_K均值聚类

一.描述首先从X数据集中选择k个样本作为质心，然后重复以下两个步骤来更新质心，直到质心不再显著移动为：第一步将每个样本分配到距离最近的质心第二步根据每二个质心所有样本的平均值来创建新的质心二.用法和参数KMeans类MiniBatchKMeans类：是KMeans类的变种，他是用小批量来减少计算时间，而多个批次仍然尝试优化相同的目标函数。小批量是输入数据的子集，是每次训练迭代中的随机抽样。小批量大
飞Link·2025-02-02 15:26

yolov5--hsv增强，hyp超参数，

一.hyp超参数:文件位置：data/hyps/hyp.scratch-low.yaml具体如下：lr0:0.01#initiallearningrate(SGD=1E-2,Adam=1E-3)lrf:
yuyuyue249·2025-02-02 14:54

Scikit-Learn K均值聚类

Scikit-LearnK均值聚类1、K均值聚类1.1、K均值聚类及原理1.2、K均值聚类的优缺点1.3、聚类与分类的区别2、Scikit-LearnK均值聚类2.1、Scikit-LearnK均值聚类
对许·2025-02-02 14:54

【15-聚类分析入门：使用Scikit-learn进行K-means聚类】

文章目录前言K-means聚类的原理Scikit-learn中的K-means实现安装与导入生成模拟数据应用K-means聚类可视化聚类结果选择K的值总结前言  聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集中的样本分组成若干个簇
是阿牛啊·2025-02-02 14:54

Scikit-learn提供了哪些机器学习算法以及如何使用Scikit-learn进行模型训练和评估

Scikit-learn库的使用一、Scikit-learn提供的机器学习算法Scikit-learn（通常简称为sklearn）是一个广泛使用的Python机器学习库，它提供了多种用于数据挖掘和数据分析的算法
Java资深爱好者·2025-02-02 14:20

Python学习笔记 - 探索正则表达式对象和对象匹配

在文本处理和数据清洗任务中，正则表达式无疑是一把锋利的“瑞士军刀”。它不仅能够简洁地表达复杂的字符串匹配规则，还可以在各种编程语言中实现高效的文本处理。在Python中，re库提供了强大的正则表达式功能，允许开发者轻松进行模式匹配、数据提取、验证等操作。本教程将深入探讨Python中正则表达式的高级功能，尤其是如何使用正则表达式对象及其方法来高效处理文本。我们将详细讲解如何通过re.compile
Mr数据杨·2025-02-02 13:15

python学习笔记——input()函数详解

1.input()函数概述功能：从标准输入中读取字符串，并且去掉末尾的换行符，最后返回数据数据类型：str-字符串2.input()函数的使用介绍方法1：直接使用input()函数print("Howoldareyou?")age=input()print(f"so,you're{age}old.")print(type(age))执行：2.方法2：带有提示词的使用input()函数print("
blankcookie·2025-02-02 12:06

跟我一起学 Python 数据处理（六）：Python 数据类型深度剖析与容器初窥

跟我一起学Python数据处理（六）：Python数据类型深度剖析与容器初窥在Python学习的漫漫长路中，我们已经成功迈出了几步，对其环境搭建和基础操作有了一定了解。
lilye66·2025-02-02 08:35

跟我一起学 Python 数据处理（四）：Python 基础环境深度剖析与工具安装

跟我一起学Python数据处理（四）：Python基础环境深度剖析与工具安装在Python学习之旅中，我们已经迈出了搭建环境的关键第一步。
lilye66·2025-02-02 08:34

python难学吗？python的就业前景到底怎么样？

第一，Python最大的功劳就是直接拉低了编程门槛和使用难度相比于C,C#,JAVA这些早轮子语言学习Python完全就是直接开车的节奏稍微努力一下，一周就能写出像样的东西第二，Python学习越来越普及目前
荆州克莱·2025-02-02 07:59

向量语义（Vector Semantics）与表征学习（Representation Learning）详解

1.向量语义（VectorSemantics）与词嵌入（WordEmbeddings）向量语义的核心思想是用数学向量来表示单词的意义。传统的NLP方法（如基于规则的语言模型）需要人为定义单词的语义规则，而向量语义方法则通过分析单词在大量文本中的使用模式来学习其语义。关键词：词向量（WordRepresentations）：单词被表示为一个多维向量，每个维度对应于该单词的某种语义特征。分布式表示（D
苏西月·2025-02-02 07:54

【GAE】《High-Dimensional Continuous Control Using Generalized Advantage Estimation》译读笔记

High-DimensionalContinuousControlUsingGeneralizedAdvantageEstimation摘要Policygradientmethods在reinforcementlearning
songyuc·2025-02-02 06:50

Python Uvicorn库：构建高性能的异步Web服务器

更多Python学习内容：ipengtao.comPythonUvicorn库是一个基于ASGI（AsynchronousServerGatewayInterface）标准的高性能异步Web服务器，它能够处理大量并发请求并提供快速响应
程序员喵哥·2025-02-02 05:08

使用Scikit-learn实现支持向量机分类器

使用Scikit-learn实现支持向量机分类器引言支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一种强大的监督学习算法，广泛应用于分类和回归任务。
清水白石008·2025-02-02 03:06

Python软体中使用Scikit-learn库训练简单线性回归模型

Python软体中使用Scikit-learn库训练简单线性回归模型1.引言作为数据科学家和机器学习从业者,我们经常需要处理各种类型的数据,并从中提取有价值的信息。
清水白石008·2025-02-01 23:08

超实用的Python机器学习教程 - 基于scikit - learn库

一、机器学习简介机器学习的定义与概念机器学习是一门多领域交叉学科，它涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。简单来说，机器学习是让计算机从数据中学习规律并进行预测或决策的技术。它旨在构建能够自动从数据中学习模式并进行改进的算法，而无需被明确编程来执行特定任务。例如，我们可以让机器学习算法通过分析大量的历史天气数据来预测未来的天气情况，或者通过分析用户的购物历史来推荐可能感兴趣
AI_DL_CODE·2025-02-01 23:38

自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测，对预测结果计算精确度和召回率及F1分数

importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,precision_score,recall_score
qwe352633·2025-02-01 22:37

LearnLM: Improving Gemini for Learning

本文是LLM系列文章，针对《LearnLM:ImprovingGeminiforLearning》的翻译。
UnknownBody·2025-02-01 22:04

Collaborate with AI -- Write a modern C++ singleton factory

================NOTE:Itwaswrittenat2024.01,maybetheAIisnotsmartasnow.PrefaceInthisarticle,readerscanlearnaboutahybrid
深山老宅·2025-02-01 21:26

自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测，对预测结果计算精确度和召回率及F1分数

代码：importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,precision_score
〖是♂我〗·2025-02-01 21:54

Learning Vue 读书笔记 Chapter 2

2.Vue基本工作原理2.1VirtualDOM概念：DOM:DOM以内存中树状数据结构的形式，代表了网页上的HTML（或XML）文档内容。它充当了一个编程接口，将网页与实际的编程代码（如JavaScript）连接起来。VirtualDOM是浏览器中实际DOM的内存虚拟副本，但它更轻量且具有额外的功能。VirtualDOM工作原理：通过用户界面交互，用户向Vue传达了他们希望元素达到的状态；随后，
追光少年3322·2025-02-01 19:34

Python学习之旅：进阶阶段（七）数据结构-计数器（collections.Counter）

  在Python编程的进阶学习中，数据处理是一项重要的任务。collections.Counter作为Python标准库collections模块中的一员，为我们提供了一种高效且便捷的方式来统计数据出现的次数。接下来，就让我们一起深入了解这个强大的计数器。一、什么是计数器  collections.Counter本质上是一个特殊的字典，它用于统计可迭代对象中元素出现的次数。普通字典是通过键值对来
喜-喜·2025-02-01 18:00

Python学习之旅：进阶阶段（五）数据结构-双端队列（collections.deque）

  在Python的进阶学习过程中，数据结构的掌握至关重要。今天要介绍的双端队列（deque，即double-endedqueue），是一种非常实用的数据结构，Python的collections模块中的deque类为我们提供了强大的双端队列操作功能。接下来，就一起深入了解双端队列吧。一、什么是双端队列  双端队列，从名字就能看出它的特点，它是一种特殊的队列，允许我们在队列的两端进行插入和删除操作
喜-喜·2025-02-01 18:27

DeepSeek R1 简易指南：架构、培训、本地部署和硬件要求

该研究突破性地采用强化学习（ReinforcementLearning）作为核心训练范式，在不依赖大规模监督微调的前提下显著提升了模型的复杂问题求解能力。
·2025-02-01 16:49

自定义数据集使用scikit-learn中的包实现线性回归方法对其进行拟合

自定义数据集使用scikit-learn中的包实现线性回归方法对其进行拟合importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimport
Jam-Young·2025-02-01 09:47

使用scikit-learn中的线性回归包对自定义数据集进行拟合

1.导入必要的库首先，需要导入所需的库，包括pandas用于数据处理，numpy用于数值计算，以及scikit-learn中的线性回归模型。
Luzem0319·2025-02-01 09:44

【学习心得】几种特殊但非常必要学习的pip安装小知识

一、安装时的名字与导包时名字不同的首先举例大名鼎鼎的OpenCV#安装OpenCVpipinstallopencv-python#导包importcv2再来一个大名鼎鼎的sklearn#安装pipinstallscikit-learn
小oo呆·2025-02-01 06:51

深入剖析 Scikit-learn 中的 LogisticRegression：参数调优指南

在scikit-learn库中，LogisticRegression类提供了一个高效且易于使用的实现。
夜色呦·2025-02-01 01:07

强化学习在自动驾驶中的实现与挑战

而强化学习（ReinforcementLearning,RL），作为机器学习的一大分支，在自动驾驶的实现中扮演了至关重要的角色。它通过模仿人类驾驶员的决策过程，为车辆提供动态、灵活的导航与控制能力。
Echo_Wish·2025-01-31 20:55

AI：263-强化学习在自动驾驶领域的应用与前沿挑战

强化学习在自动驾驶中的应用与挑战自动驾驶汽车是当前人工智能和机器学习的热门研究方向，而强化学习（ReinforcementLearning，RL）因其在复杂动态环境中的决策能力，成为推动自动驾驶技术的重要工具
一键难忘·2025-01-31 20:24

具身智能VLA（视觉-语言-动作）入门+RTX4060+Ubuntu22.04

我也自己学习的代码都整理到GitHub上了，链接：GitHub-hzm8341/vla_tutorial:howtolearnvla欢迎大家点赞和留言，有问题我会尽快回答。
铮铭·2025-01-31 19:51

修改训练配置记录

1.learning_rate:作用:学习率。修改影响:调整此值可以显著影响模型的训练速度和最终性能。
positive546·2025-01-31 18:42

Python学习-九大数据类型整合，详细讲解

目录1.int(整型)2.float(浮点型)3.Bool(布尔类型)4.Str(字符串类型)5.None(空值)6.List(列表)7.Tuple(元组)8.Dict(字典)9.Set(集合)（字典，列表，元组，字符串知识点可能不全，可以参考本人之前发的博客进行学习，加油。）1.int(整型)特点和用途：1.可以表示正整数、负整数和零，没有小数部分。2.取值范围取决于您所使用的Python版本和
小伙儿.·2025-01-31 16:26

Python学习笔记 - 探索5种数据类型

在当今的数字时代，编程已经成为一种基本技能，不仅适用于软件开发人员，更广泛地应用于数据分析、人工智能、自动化和科学研究等领域。Python作为一种强大且易于学习的编程语言，因其简洁的语法和广泛的应用场景，成为了初学者学习编程的首选语言。在学习Python编程的过程中，理解和掌握数据类型是至关重要的。数据类型决定了程序中可以进行的操作类型，以及如何存储和处理信息。理解不同数据类型的特性和使用场景，不
Mr数据杨·2025-01-31 16:55

Python学习——面向对象之ORM

文章目录前述表格设计用户表结构电影表结构公告表结构表格对应的类设计字段类字符串类字段数值字段类用户表类电影表类公告类元类设计Models基类Models的元类ModelMetaclass以用户User类为例，查看元类改造前后类的名称空间的变化继续完成Models基类，增加数据库操作前述本篇文章就是要实现一个简单版本的ORM框架，前面的面向对象写了好几篇，光说不练是不行的，因此用ORM实现，好好巩固
luke-skyworker·2025-01-31 16:21

radmin van安装失败

vd_source=bbdec2922d971a0fda2fc53a132bd284cclearner，删除错误注册表，解决
qq_30362711·2025-01-31 15:18

数据分析案例-2024 年热门动漫数据集可视化分析

‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍
艾派森·2025-01-31 14:08

论文笔记（七十）DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning（二）

DeepSeek-R1:IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearning（二）文章概括摘要：2.方法2.3.DeepSeek-R1
墨绿色的摆渡人·2025-01-31 07:01

斯坦福吴恩达-深度学习和机器学习全套视频+课件！

DeepLearningSpecialization对卷积神经网络(CNN
Alexquyun·2025-01-31 06:54

自定义数据集使用scikit-learn中的包实现线性回归方法对其进行拟合

1.引言简要介绍线性回归模型及其在机器学习中的应用。2.创建自定义数据集通过生成一个简单的自定义数据集来模拟问题。可以使用numpy生成数据。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#生成自定义数据np.random.seed(42)X=2*np.random.rand(100,1)y=4+3*X+np.random.randn(100,1)3.使用s
辞落山·2025-01-31 05:45

（转） [it-ebooks]电子书列表

[it-ebooks]电子书列表[2014]:LearningObjective-CbyDevelopingiPhoneGames||LeverageXcodeandObjective-CtodevelopiPhonegameshttp
weixin_34233618·2025-01-31 02:25

《极致C语言》第2章 -- 从源文件到二进制文件

《极致C语言》第2章–从源文件到二进制文件extreme-c-learning-notesch2《极致C语言》第2章--从源文件到二进制文件《极致C语言》第2章--从源文件到二进制文件1.编译过程1.1
Fyang0906·2025-01-31 01:19

大数据分析案例-基于逻辑回归算法构建抑郁非抑郁推文识别模型

‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！
艾派森·2025-01-31 01:45

pytorch深度Q网络

DQN引入了深度神经网络来近似Q函数，解决了传统Q-learning在处理高维状态空间时的瓶颈，尤其是在像Atari游戏这样的复杂环境中。
纠结哥_Shrek·2025-01-30 23:31
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