摘要:numpy中的ndarray方法和属性 - bonelee - 博客园 numpy.ndarray — NumPy v1.15 Manual 属性: T:转置,同 transpose() flat:转 1维 size:元素总数 ndim:维度 shape:元组,行与列 方法: axis=0:按照列进
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摘要:参考:【351】实数对向量求导公式 参考:【352】矩阵转置性质 参考:机器学习实战教程(十一):线性回归基础篇之预测鲍鱼年龄 其他方法可参考 回归算法之线性回归。 参考:通过一个例子快速上手矩阵求导 线性回归的损失函数如下:
Eb=(Xb−y)T(Xb−y)
将转置
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摘要:参考:矩阵转置 - Wikipedia 对于矩阵
A,
B 和标量
c 转置有下列性质:
(AT)T=A
转置是自身逆运算。$${\displaystyle (A
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摘要:实数对向量求导公式,得到结果的形式与 分母(自变量) 一致,意思就是,自变量是列向量,结果也是列向量 因变量是否转置对于结果无影响,这一条是我自己总结的。 公式一:将
x 约掉后,剩下一个跟
x 维度一直的就可以了,所以都是
a。 公式二:理解成
x∗x=x2 吧,所以就是 $2x
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摘要:参考:机器学习中的线性代数之矩阵求导 参考:Matrix calculus - Wikipedia 矩阵求导(Matrix Derivative)也称作矩阵微分(Matrix Differential),在机器学习、图像处理、最优化等领域的公式推导中经常用到。 布局(Layout):在矩阵求导中有两
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摘要:参考:NumPy之array-一个程序媛的自我修养-51CTO博客 参考:numpy中数组和矩阵的区别 - jiangsujiangjiang的博客 - CSDN博客 一、使用系统方法 二、用指定的数据填充
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摘要:Ref: 文本挖掘预处理之向量化与Hash Trick Ref: 文本挖掘预处理之TF-IDF Ref: sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer Ref: TF-IDF与余弦相似性的应用(一):自动提取关键词 Ref: TF-IDF与余弦相似性
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摘要:参考:[机器学习入门] 经典台大李宏毅机器学习课程从这里开始 <!-- flowchart 箭头图标 勿删 --> TOPICBLOGPDFVIDEO 【1】Learning Map(学习导图) blog pdf video 【2】Regression:Case Study ;回归:案例研究 blo
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摘要:参考:cnblog中添加数学公式支持 分类参考: 1. 基本功能 MathJax 我的LaTeX入门 MathJax basic tutorial and quick reference 分段函数:矩阵、方程组和分段函数的LaTex表达 矩阵:latex数学公式编写(一):latex矩阵编写 2.
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摘要:Reference: 用scikit-learn和pandas学习线性回归 首先获取数据存储在 pandas.DataFrame 中,获取途径(CSV 文件、Numpy 创建) 将数据分成 X 和 y,X 可以含有多列,也就是多个参数 通过 Linear Regression 计算 获取 inter
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摘要:Numpy_01 Numpy_02 Numpy_03
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摘要:Reference: An Introduction to Text Mining using Twitter Streaming API and Python Reference: How to Register a Twitter App in 8 Easy Steps Getting Data
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摘要:Reference: 决策树方法-对买电脑进行分类预测 Reference: 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法应用 Reference: python 内建函数 str() 和 repr() 的区别 Reference: Python repr() 函数
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