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  1. 演示内容:量纲的特征缩放.py

  2. 演示内容:量纲的特征缩放 (两种方法:标准化缩放法和区间缩放法。每种方法举了两个例子:简单二维矩阵和iris数据集) """ #方法1:标准化缩放法 例1:对简单示例二维矩阵的列数据进行 from sklearn import preprocessing import numpy as np #采用numpy的array表示,因为要用到其mean等函数,而list没有这些函数
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-03-18
    • 文件大小:2048
    • 提供者:aotomo740
  1. Keras中文文档.pdf

  2. Keras官方文档PDF版,带书签,一共307页,完整版,目前最好的版本!欢迎下载!model train on batch(x batch, y batch) 只需一行代码就能评估模型性能: loss and metrics modelevaluate(x test, y test, batch size=128) 或者对新的数据生成预测: classes =model predictx test, batch size=128) 构建一个问答系统,一个图像分类模型,一个神经图灵机,或者其他的
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2019-09-03
    • 文件大小:12582912
    • 提供者:dzgybd
  1. 结合知识图谱实现基于电影的推荐系统.pdf

  2. 在推荐算法中融入电影的知识图谱,能够将没有任何历史数据的新电影精准地推荐给目标用户。交叉特征矩阵 Cr 交叉单元 第层 el 7交叉压缩单元模型的结构 交叉压缩单元模型的具体处理过程如下 (1)将与进行矩阵相乘得到。 (2)将复制一份,并讲行转置得到。实现特征交叉融合 (3)将经过权重矩阵进行线性变化(与矩阵相乘) (4)将经过权重矩阵进行线性变化。 (5)将(3)与(4)的结果相加,再与偏置参数相加,得到。将用于推荐算法模型的后续计算。 (6)按照第(3)、(4)、(5)步的做法,同理可以得到
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2019-09-02
    • 文件大小:867328
    • 提供者:zjxaut2008
  1. pandas常用操作.pdf

  2. pandas库的常用操作,参考书籍《Pandas Cookbook》,内容干货,推荐下载!movie get_dtype_counts# output the number of columns with each specific data type: movie. select_dtypes(include['int ]).head(# select only integer columns movie. filter(1ike=' facebook').head()#1ike参数表示包含此
  3. 所属分类:Python

    • 发布日期:2019-08-31
    • 文件大小:701440
    • 提供者:justisme
  1. python 的numpy库中的mean()函数用法介绍

  2. 主要介绍了python 的numpy库中的mean()函数用法介绍,具有很好对参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-17
    • 文件大小:52224
    • 提供者:weixin_38606076
  1. python实现mean-shift聚类算法

  2. 本文实例为大家分享了python实现mean-shift聚类算法的具体代码,供大家参考,具体内容如下 1、新建MeanShift.py文件 import numpy as np # 定义 预先设定 的阈值 STOP_THRESHOLD = 1e-4 CLUSTER_THRESHOLD = 1e-1 # 定义度量函数 def distance(a, b): return np.linalg.norm(np.array(a) - np.array(b)) # 定义高斯核函数 def gaussi
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-17
    • 文件大小:35840
    • 提供者:weixin_38624746
  1. 操作excel获得学生考试成绩,计算平均成绩,并对其排序

  2. 前言: 这是帮网友写的作业 技术路线: 1、xlrd从excel读取学生成绩,并存储到列表 2、通过numpy中的mean()函数获得平均值 3、通过lambda表达式对对字典的value进行排序 ''' 作业: 平均成绩,并且要统计高于平均成绩的人数,最后要将成绩进行降序排列。 要求:通过函数调用实现。最好各个模块都是用函数实现,主程序部分协调各函数的调用。 输出包括,计算出的平均成绩,高于平均成绩的人数,降序排好的成绩。 version:01 author:金鞍少年 Date:2020-
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-21
    • 文件大小:53248
    • 提供者:weixin_38542148
  1. Numpy的一些基础

  2. Numpy常用计算函数读取数据保存数据增删改查替换如何改变数组的维度矩阵函数生成数据集 定义numpy数组为data = np.array([1,2,3,4]) 常用计算函数 计算函数 说明 备注 data.mean(axis=0) 求平均值 axis=0:按每行的平均值 data.sum(axis=0) 求和 思路同上 data.cumsum(axis=0) 累加 思路同上 data.cumprod(axis=0) 累乘 思路同上 data.std(axis=0)
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-21
    • 文件大小:50176
    • 提供者:weixin_38557980
  1. 机器学习和数据分析-numpy中常用的聚合函数

  2. 总结: np.sum()  求和 np.min() 最小值 np.max() 最大值 np.prod()  乘积 np.mean() 平均值 np.median() 中位数 np.percentile() 百分位数 np.var() 方差 np.std() 标准差 1.启动jupyter notebook 2.创建一个新的notebook,并导入numpy 3.使用random产生100个随机数,分别使用sum(x)和np.sum(x)求他们的和 #1.产生100个随机数 x = np.ra
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-21
    • 文件大小:107520
    • 提供者:weixin_38716519
  1. python 的numpy库中的mean()函数用法介绍

  2. 1. mean() 函数定义: numpy.mean(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=)[source] Compute the arithmetic mean along the specified axis. Returns the average of the array elements. The average is taken over the flattened array by default, otherwise
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-20
    • 文件大小:51200
    • 提供者:weixin_38587473
  1. python之拟合的实现

  2. 一、多项式拟合 多项式拟合的话,用的的是numpy这个库的polyfit这个函数。那么多项式拟合,最简单的当然是,一次多项式拟合了,就是线性回归。直接看代码吧 import numpy as np def linear_regression(x,y): #y=bx+a,线性回归 num=len(x) b=(np.sum(x*y)-num*np.mean(x)*np.mean(y))/(np.sum(x*x)-num*np.mean(x)**2) a=np.mean(y)-b*np.me
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-31
    • 文件大小:101376
    • 提供者:weixin_38717156
  1. 自适应线性神经网络Adaline的python实现详解

  2. 自适应线性神经网络Adaptive linear network, 是神经网络的入门级别网络。 相对于感知器,采用了f(z)=z的激活函数,属于连续函数。 代价函数为LMS函数,最小均方算法,Least mean square。 实现上,采用随机梯度下降,由于更新的随机性,运行多次结果是不同的。 ''' Adaline classifier created on 2019.9.14 author: vince ''' import pandas import math import num
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-26
    • 文件大小:143360
    • 提供者:weixin_38686542
  1. python笔记之mean()函数实现求取均值的功能代码

  2. 用法:mean(matrix,axis=0)  其中 matrix为一个矩阵,axis为参数 以m * n矩阵举例: axis 不设置值,对 m*n 个数求均值,返回一个实数 axis = 0:压缩行,对各列求均值,返回 1* n 矩阵 axis =1 :压缩列,对各行求均值,返回 m *1 矩阵 举例: >>> import numpy as np >>> num1 = np.array([[1,2,3],[2,3,4],[3,4,5],[4,5,6]])
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-26
    • 文件大小:28672
    • 提供者:weixin_38514620
  1. freecodecamp-boilerplate-mean-variance-standard-deviation-calculator:freecodecamp样板均值方差标准偏差计算器-源码

  2. 任务 在mean_var_std.py中创建一个名为mean_var_std.py calculate()的函数,该函数使用Numpy输出3 x 3矩阵中的行,列和元素的均值,方差,标准差,最大值,最小值和总和。 函数的输入应为包含9位数字的列表。 该函数应将列表转换为3 x 3的Numpy数组,然后返回一个字典,其中包含均值,方差,标准差,最大值,最小值和总和,且均沿两个轴且为扁平矩阵。 返回的字典应采用以下格式: { 'mean' : [ axis1 , axis2 , flatt
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-08
    • 文件大小:2048
    • 提供者:weixin_42122878
  1. 平均方差-标准和-计算器:3x3 numpy数组计算器-源码

  2. 任务 在mean_var_std.py中创建一个名为calculate()的函数,该函数使用Numpy输出3 x 3矩阵中行,列和元素的均值,方差,标准差,最大值,最小值和总和。 函数的输入应为包含9位数字的列表。 该函数应将列表转换为3 x 3的Numpy数组,然后返回字典,其中包含均值,方差,标准差,最大值,最小值和总和,且均沿两个轴且为扁平矩阵。 返回的字典应采用以下格式: { 'mean' : [ axis1 , axis2 , flattened ], 'variance
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-18
    • 文件大小:5120
    • 提供者:weixin_42122988
  1. 浅谈Pandas Series 和 Numpy array中的相同点

  2. 相同点: 可以利用中括号获取元素 s[0] 可以的得到单个元素 或 一个元素切片 s[3,7] 可以遍历 for x in s 可以调用同样的函数获取最大最小值 s.mean()  s.max() 可以用向量运算 和Numpy一样, Pandas Series 也是用C语言, 因此它比Python列表的运算更快 以上这篇浅谈Pandas Series 和 Numpy array中的相同点就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持软件开发网。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-21
    • 文件大小:32768
    • 提供者:weixin_38617451
  1. numpy

  2. numpy 数据分析人工智能最基础一个库:numpy(numeric(数字化) python) 中文官网:https://www.numpy.org.cn/查看API,如何使用 使用某个库,导包,import numpy as np ModuleNotFoundError: No module named 'numpy',集成环境下,没有numpy这个模块 没有该模块,安装 pip install numpy 常用函数的使用 平均值:mean 最大值:max 最小值:min 标准差:std 方
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:65536
    • 提供者:weixin_38745925
  1. Pandas聚合运算和分组运算的实现示例

  2. 1.聚合运算 (1)使用内置的聚合运算函数进行计算 1>内置的聚合运算函数 sum(),mean(),max(),min(),size(),describe()…等等 2>应用聚合运算函数进行计算 import numpy as np import pandas as pd #创建df对象 dict_data = { 'key1':['a','b','c','d','a','b','c','d'], 'key2':['one','two','three','one'
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:41984
    • 提供者:weixin_38724247
  1. 在Python3 numpy中mean和average的区别详解

  2. mean和average都是计算均值的函数,在不指定权重的时候average和mean是一样的。指定权重后,average可以计算一维的加权平均值。 具体如下: import numpy as np a = np.array([np.random.randint(0, 20, 5), np.random.randint(0, 20, 5)]) print('原始数据\n', a) print('mean函数'.center(20, '*')) print('对所有数据计算\n', a.mean
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:37888
    • 提供者:weixin_38604653
  1. np.mean np.cov numpy.corrcoef pyplot.scatter pyplot.contour函数

  2. np.mean() 搬运 :https://blog.csdn.net/lilong117194/article/details/78397329?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task >>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) >>> a array([[1, 2],
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:59392
    • 提供者:weixin_38710557
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