07 2020 档案

梯度下降（三）
摘要：梯度下降法可以进行一些优化以加快运行速度： 一，对数据源进行特征缩放 二，把批量梯度下降改为随机梯度下降或者小批量梯度下降 数据源（包括训练集的输入，训练集的输出，初始设置的超参数theta，预测集的输入） import numpy as np import random X = np.array( 阅读全文
posted @ 2020-07-30 16:15 LoongChan 阅读(165) 评论(0) 推荐(0)
梯度下降（二）
摘要：上一节中的梯度下降法只能由于单自变量的线性回归任务，梯度下降法可以推广至任意多变量的线性回归任务，公式推导如下如 使用矩阵表达的公式在numpy库下代码非常简洁，其中X以二维ndarray对象输入，每一行代表一个样本，Y和theta以一维ndarray对象输入，以以下这个三变量线性回归为例子 imp 阅读全文
posted @ 2020-07-29 16:21 LoongChan 阅读(319) 评论(0) 推荐(0)
梯度下降（一）
摘要：梯度下降法用于求函数的极小值，不一定是最小值 考虑一个单变量的线性回归问题，其中自变量x和因变量y的值如下： x = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] y = [106000, 107200, 108400, 109600, 110800, 112000, 113 阅读全文
posted @ 2020-07-28 16:35 LoongChan 阅读(203) 评论(0) 推荐(0)
计算第n个斐波那契数
摘要：方法一：传统递归法 时间复杂度O(2^n)，空间复杂度O(n) 计算Fibonacci(10)十次平均用时0.0003s 计算Fibonacci(100)单次用时大于1min 时间复杂度极高，当n>35左右时间已经无法接受 def Fibonacci(n): if n == 1 or n == 2: 阅读全文
posted @ 2020-07-08 00:43 LoongChan 阅读(988) 评论(0) 推荐(0)
Python笔记 —— 使用open打开和操作txt文件
摘要：打开：有两种方式 with open(r"data.txt", "r", encoding="utf-8") as f: f = open(r"data.txt", "r", encoding="utf-8") f.close() 1.使用with管理文件，可以在不需要使用时自动关闭文件。 2.第一 阅读全文
posted @ 2020-07-07 15:49 LoongChan 阅读(3718) 评论(0) 推荐(0)
Python笔记 —— 文件路径
摘要：相对路径和绝对路径： 绝对路径指指目录下的绝对绝对位置，一个文件的绝对路径由盘符开始表示 相对路径指利用当前文件与目标文件的相对位置所表示的路径 以下图为例（绿色为文件夹，白色为文件） Main.py为当前文件 Test1.txt的相对路径：Test1.txt Test1.txt的绝对路径：D:\P 阅读全文
posted @ 2020-07-07 12:29 LoongChan 阅读(439) 评论(0) 推荐(0)
Python笔记 —— 四种容器（列表，元组，字典，集合）
摘要：Python内置容器有四种：列表，元组，字典，集合 列表 # 声明 a = [] # 声明空列表 b = [1, "hello", 2.5] # 声明非空列表 c = [i + 1 for i in range(10)] # 列表递推式 d = list(range(3)) # 使用list()把其 阅读全文
posted @ 2020-07-06 22:49 LoongChan 阅读(485) 评论(0) 推荐(0)
C++笔记 —— 异常
摘要：try/throw/catch的常见用法 1.一般情况下用于异常处理 1 class Div_Zero_Error{ 2 public: 3 void ptint_error(){ 4 cout << "Error: Division by zero." << endl; 5 } 6 }; 7 8 阅读全文
posted @ 2020-07-03 13:00 LoongChan 阅读(183) 评论(0) 推荐(0)