04 2020 档案
摘要:很多时候我们要完成分词的任务,这篇文章讲的非常非常好。生动形象,原文是https://www.cnblogs.com/douzi2/p/5579651.html,作者是宋桓公。
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摘要:我们已经知道使用cell magic或者line magic里面的%%time或者%time能够对Python程序中某一模块的运行时间进行计算,下面是一种更为灵活的计时方法,利用了计时函数time.time() import time time_start=time.time() time_end=
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摘要:我们知道在处理数据的时候,使用矩阵间的运算将会是方便直观的。matlab有先天的优势,算矩阵是它的专长。当然我们用python,经常要用到的可能是numpy这个强大的库。 矩阵有两种乘法,点乘和对应项相乘(element-wise product)。在numpy中应该怎么实现呢,看看下面的例子就明白
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摘要:参考资料: https://www.cnblogs.com/anyview/p/5064174.html 在处理数据的时候可能会遇到原始数据储存在.mat文件的情况,mat文件当然就是matlab中保存的工作区文件啦,里面可能会有一个或者多个矩阵。给你一个mat文件你又想用python处理,该怎么办
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摘要:参考资料: https://www.jianshu.com/p/81ada9234788 https://my.oschina.net/u/2306127/blog/832510 首先,Cell and Line Magics是什么?最常见的就是%matplotlib inline和%%time了,
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摘要:资料:https://stackoverflow.com/questions/22053050/difference-between-numpy-array-shape-r-1-and-r 这篇文章是我偶然点开的stackoverflow上的一个问题,是关于numpy中的array对象的。numpy
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摘要:希望这篇随笔能够从一个实用化的角度对ML中的标准化方法进行一个描述。即便是了解了标准化方法的意义,最终的最终还是要:拿来主义,能够在实践中使用。 动机:标准化的意义是什么? 我们为什么要标准化?想象我们有一个Data Matrix $\mathbf{X}\in \mathbb{R}^{n\times
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摘要:我们已经知道,matplotlib是python中的一个十分好用的作图库,它的简单的使用方法可以在之前的随笔中找到。传送门:https://www.cnblogs.com/chester-cs/p/11879444.html 之前没有涉及到的是一个用途十分广泛的功能:子图(拼图功能),想象我们有四个
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摘要:在此记录使用matlab作梯度下降法(GD)求函数极值的一个例子: 问题设定: 1. 我们有一个n个数据点,每个数据点是一个d维的向量,向量组成一个data矩阵\mathbf{X}\in \mathbb{R}^{n\times d},这是我们的输入特征矩阵。 2. 我们有一个响应的响应向
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摘要:转自:https://www.cnblogs.com/xihuineng/p/10630116.html 加上之后运行速度快了十倍,我的天呐。 python一直被病垢运行速度太慢,但是实际上python的执行效率并不慢,慢的是python用的解释器Cpython运行效率太差。 “一行代码让pytho
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