人工智能教程(五):Anaconda 以及更多概率论 | Linux 中国
随机数生成是概率论的重要组成部分。但实际上我们只能生成伪随机数。伪随机数序列具有和真随机数序列近似的性质。在图6中我们介绍了几个生成伪随机数的函数。第1行导入Python的random包。第2行代码生成两个随机数,并将它们存储在名为new_list的列表中。其中函数random.random()生成随机数,代码new_list...
Python数据分析之numpy数组全解析
>>>np.random.randint(1,10,3)#从1到10之间随机取3个整数创建数组array([6,4,6])(6)np.eye()创建一个从左上角到右下角的对角线上全为1,其余元素全为0的数组(单位矩阵)。注意,np.eye()的参数可不再是list或者tuple了。>>>np.eye(3,3)array([[1.,0.,0.],[0.,1....
看图学NumPy:掌握n维数组基础知识点,看这一篇就够了
创建NumPy数组的一种方法是从Python列表直接转换,数组元素的类型与列表元素类型相同。NumPy数组无法像Python列表那样加长,因为在数组末尾没有保留空间。因此,常见的做法是定义一个Python列表,对它进行操作,然后再转换为NumPy数组,或者用np.zeros和np.empty初始化数组,预分配必要的空间:有时我们需要创建一个空数组,大...
用python实现线性回归算法
importnumpyasnp#引入numpy科学计算库importmatplotlib.pyplotasplt#引入绘图库fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#从sklearn里面引出训练与测试集划分np.random.seed(123)#随机数生成种子x=2*np.random.rand(500,1)#随机生成一个0-2之间的,大小为(500,1)的向量y=5+3*x...
Python潮流周刊#7:我讨厌用 asyncio
12、Cython与CPython:对比性能差异(英)这篇文章用10个不同的基准作性能比较,涵盖了多种场景及边缘情况,包括斐波那契数列、斐波那契数列(迭代)、矩阵乘法、质数生成、字符串拼接、计算均值、计算均值(未优化)、算术运算、文件操作、线性搜索、冒泡排序。猜猜最后的结论是什么呢?
每个Kaggle冠军的获胜法门:揭秘Python中的模型集成
我们现在有一个为基学习器准备的训练集(X_train_base,y_train_base)和一个预测集(X_pred_base,y_pred_base),准备好为元学习器生成预测矩阵了(www.e993.com)2024年11月14日。第四步:在训练集上训练基学习器为在训练数据上训练基学习器,我们照常运行:deftrain_base_learners(base_learners,inp,out,verbose=True):...
100+数据科学面试问题和答案总结 - 基础知识和数据分析
由混淆矩阵推导出的基本度量有以下概念错误率=(FP+FN)/(P+N)精度=(TP+TN)/(P+N)敏感度(Sensitivity真阳性率)=TP/P特异度(Specificity真阴性率)=TN/N精度(阳性预测值)=TP/(TP+FP)F-Score(精度和查全率的调和平均值)=(1+b)(PREC.REC)/(b??PREC+REC)其中b通常为0.5,...
图解NumPy:常用函数的内在机制
矩阵:二维数组NumPy曾有一个专门的matrix类,但现在已经弃用了,所以本文会交替使用「矩阵」和「二维数组」这两个术语。矩阵的初始化句法与向量类似:这里必须使用双括号,因为第二个位置参数是dtype(可选,也接受整数)。随机矩阵生成的句法也与向量的类似:...
在CVPR 2021上赢10万美金奖金的秘籍!
其中,和分别表示随机变量的均值和协方差矩阵。和分别表示随机变量的均值和协方差矩阵。由上公式可知,FID分数越小代表着生成分布和真实图片之间越接近。举办方为了限制选手提交的图像具备自然真实的特性,用FID(参考论文为《GANsTrainedbyaTwoTime-ScaleUpdateRuleConvergetoaLocalNashEquilibrium》)来作为...
深度学习——你需要了解的八大开源框架
从上到下分别为各种主语言的嵌入,编程接口(矩阵运算,符号表达式,分布式通讯),两种编程模式的统一系统实现,以及各硬件的支持。八.Chainer来自一个日本的深度学习创业公司PreferredNetworks,今年6月发布的一个Python框架。Chainer的设计基于definebyrun原则,也就是说该网络在运行中动态定义,而不是在启动时定义。