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posted @ 2019-08-07 17:05 山竹小果 阅读(707) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None) 在指定的间隔内返回均匀间隔的数字。 返回num均匀分布的样本,在[start, stop]。 这个区间的端点可以任意的被排除在外。 Parame 阅读全文
posted @ 2019-08-07 14:58 山竹小果 阅读(163) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Scipy是一个用于数学、科学、工程领域的常用软件包,可以处理插值、积分、优化、图像处理、常微分方程数值解的求解、信号处理等问题。它用于有效计算Numpy矩阵,使Numpy和Scipy协同工作,高效解决问题。 Scipy是由针对特定任务的子模块组成: 模块名应用领域 scipy.cluster 向量 阅读全文
posted @ 2019-08-07 14:45 山竹小果 阅读(640) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: np.random.rand()函数 语法: np.random.rand(d0,d1,d2……dn) 注:使用方法与np.random.randn()函数相同 作用: 通过本函数可以返回一个或一组服从“0~1”均匀分布的随机样本值。随机样本取值范围是[0,1),不包括1。 应用:在深度学习的Dro 阅读全文
posted @ 2019-08-07 13:49 山竹小果 阅读(477) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 第1章 统计学习方法概论 第1章 统计学习方法概论 第1章 统计学习方法概论 第1章 统计学习方法概论 1.统计学习是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行分析与预测的一门学科。统计学习包括监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习。 2.统计学习方法三要素——模型、策略、算法,对理 阅读全文
posted @ 2019-08-07 13:38 山竹小果 阅读(411) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 第2章 感知机 第2章 感知机 第2章 感知机 第2章 感知机 1.感知机是根据输入实例的特征向量对其进行二类分类的线性分类模型: 感知机模型对应于输入空间(特征空间)中的分离超平面。 2.感知机学习的策略是极小化损失函数: 损失函数对应于误分类点到分离超平面的总距离。 3.感知机学习算法是基于随机 阅读全文
posted @ 2019-08-07 13:35 山竹小果 阅读(421) 评论(0) 推荐(0) 编辑