概率、统计学在机器学习中应用:20个Python示例

X=np.random.rand(100,1)y=2*X+1+np.random.randn(100,1)*0.1X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2)model=LinearRegression()model.fit(X_train,y_train)print(f"Coefficient:{model.coef_[0][0]:.2f}")print(f"Intercept:{model....

Python新手必学:10个内置模块让你的代码更高效

random模块用于生成随机数。你可以用它来模拟掷骰子:importrandomdefroll_dice():returnrandom.randint(1,6)print(roll_dice())#随机输出1到6之间的整数8.datetime-日期和时间处理datetime模块提供了处理日期和时间的类。例如,计算两个日期之间的天数:fromdatetimeimportdatedate1=date(2023,1,1)...

LLM最喜欢的随机数是什么?答案竟是ta!

计算机程序可以生成很像真随机的「伪随机数」,而LLM表示,干脆不装了,我就有自己最喜欢的数。计算机程序中,「随机」是一个常见的概念。由于生成真正的随机数过于昂贵,所以Python、Java等语言都内置了「伪随机数生成算法」。虽然生成的数字序列是完全可预测的,但它看起来就像是真正的随机数。一个好的随机数生成器...

8种数值变量的特征工程技术:将数值转化为预测模型的有效特征

#设置随机数生成器以确保可重复性rnd=np.random.RandomState(42)#创建数据集X=rnd.uniform(-3,3,size=100)#在-3和3之间的100个点y=np.sin(X)+rnd.normal(size=len(X))/3#正弦函数加噪声X=X.reshape(-1,1)#重塑为sklearn所需的正确格式#应用KBinsDiscr...

人工智能教程(五):Anaconda 以及更多概率论 | Linux 中国

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=[random.random()foriinrange(2)]使用了Python的列表推导(listcomprehension)语法。第3行将此列表打印输出。注意,每次执行代码打印出的两个...

Python 3.9来了!这十个新特性值得关注

为了确保随机数的产生符合预期行为,并且过程可复现,开发人员通常将种子(seed)与random.Random模块一起使用(www.e993.com)2024年11月2日。因此,Python3.9添加了random.Random.randbytes()方法,以可控的方式生成随机字节。10.修复字符串替换函数在Python3.9版本之前,对于所有非零的n,"".replace("",s,n)返回空字符串而不是s...

4千字总结!Python生成随机数的22种方法,random函数太强了～

至于后面这个10个用于科学计算的方法,因为实在是高深,我就不在这里浪费时间了,有兴趣的同学,可以直接去翻一下数学书:《概率论》。1.random.seed&random.getstate&random.setstate把这3个放到一起说,是因为random本质上生成的是伪随机数,而这3个函数,很好的体现了伪随机数这个特性...

大盘点:随机森林的优缺点以及如何用Python解释

3.只有在半数以上的基分类器出现差错时才会做出错误的预测:随机森林非常稳定,即使数据集中出现了一个新的数据点,整个算法也不会受到过多影响,它只会影响到一颗决策树,很难对所有决策树产生影响。缺点:1.据观测,如果一些分类/回归问题的训练数据中存在噪音,随机森林中的数据集会出现过拟合的现象。

用深度学习每次得到的结果都不一样,怎么办?

初学者可能会有些懵圈,因为算法表现得不太稳定。但实际上它们就是这么设计的。随机初始化可以让网络通过学习,得到一个所学函数的很好的近似。然而,有时候用同样的数据训练同一个网络,你需要每次都得到完全相同的结果。例如在教学和产品上。在这个教程中,你会学到怎样设置随机数生成器,才能每次用同样的数据训练...