摘要：
# -*- coding:utf-8 -*-import tensorflow as tf#引入手写数字库from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist import read_data_sets#1.数据加载#one_hot编码格 阅读全文
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#encoding=utf8import randomimport numpy as npimport mathdef sigmoid(x): return 1. / (1 + np.exp(-x))def sigmoid_derivative(values): return values*(1-v 阅读全文
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#encoding=utf8import numpy as npfrom lstm import LstmParam, LstmNetworkclass ToyLossLayer: """ Computes square loss with first element of hidden layer 阅读全文
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# -*- coding:utf-8 -*-#基于波士顿房屋租赁数据进行房屋租赁价格预测模型构建，使用lasso回归算法做特征选择后，分别使用线性回归，#Lasso回归， Ridge回归， ElasticNet四类回归算法构建模型（分别测试1，2，3阶）import numpy as npimport matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as pl... 阅读全文
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# -*- coding:utf-8 -*-#预测功率和电流之间的关系，并画图展示from sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.linear_model import LinearRegressionfrom sklearn.preprocessing import StandardScalerimport nu... 阅读全文
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1,一座房子在过去20年里一共发生过2次被盗案,房子的主人养了一条狗,狗平均每周晚上叫3次,在盗贼入侵时狗叫的概率估计为0.9,请求:在狗叫的时候发生入侵的概率是多少?(计算过程写出了)? 解： 我们假设 A 事件为狗在晚上叫，B 为盗贼入侵，则 P(A) = 3 / 7，P(B)=2/(20·36 阅读全文
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import requestsimport urllibimport jsonimport timefrom urllib import parse#1.抓取所有的分类的id，然后拼接出对应的分类的链接#2.访问分类的链接，抓取所有歌单(专辑)的详细页面的链接#3.访问详细页面的链接，抓取所有歌曲的 阅读全文
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# -*- coding:utf-8 -*-# 1,一个四维的数组,以后两维度为单位,计算它们的和,比如一个1*2*3*4的数组,合并后两列,输出合并后的轴的sum# 实例,输入:[[[[2 7 9 7] [6 6 8 2] [0 0 9 3]][[5 4 1 4][5 7 9 7] [8 4 1 阅读全文
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# -*- coding:utf-8 -*-#1.判断顾客是否能够上地铁,从键盘输入顾客所带物品的名称,判断如果没有易燃易爆物,则允许上地铁,否则不允许.# yryb=('煤气罐','打火机','酒精','汽油','烟花','爆竹')# goods=input("请输入顾客所带物品:")# if g 阅读全文
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# -*- coding:utf-8 -*-# 1.创建一个字典保存学员信息,至少包含:姓名,年龄,性别,学号.# dic={'姓名':'顾文佳','年龄':33,'性别':'男','学号':'8'}# print(dic)# 2.分别实现添加,删除和修改学员信息.# #添加# dic={'姓名': 阅读全文