方差 pythonSEARCH AGGREGATION
回答:python入門的話，其實(shí)很簡(jiǎn)單，作為一門膠水語言，其設(shè)計(jì)之處就是面向大眾，降低編程入門門檻，隨著大數(shù)據(jù)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)的興起，python的應(yīng)用范圍越來越廣，前景也越來越好，下面我簡(jiǎn)單介紹python的學(xué)習(xí)過程：1.搭建本地環(huán)境，這里推薦使用Anaconda，這個(gè)軟件集成了python解釋器和眾多第三方包，還自帶spyder，ipython notebook等開發(fā)環(huán)境（相對(duì)于python自帶...
liujs
|
1061人閱讀
回答:Python可以做什么？1、數(shù)據(jù)庫：Python在數(shù)據(jù)庫方面很優(yōu)秀，可以和多種數(shù)據(jù)庫進(jìn)行連接，進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，從商業(yè)型的數(shù)據(jù)庫到開放源碼的數(shù)據(jù)庫都提供支持。例如：Oracle, My SQL Server等等。有多種接口可以與數(shù)據(jù)庫進(jìn)行連接，至少包括ODBC。有許多公司采用著Python＋MySQL的架構(gòu)。因此，掌握了Python使你可以充分利用面向?qū)ο蟮奶攸c(diǎn)，在數(shù)據(jù)庫處理方面如虎添翼。2、多媒體：...
ivan_qhz
|
910人閱讀
回答:1、web應(yīng)用開發(fā)網(wǎng)站后端程序員：使用它單間網(wǎng)站，后臺(tái)服務(wù)比較容易維護(hù)。類似平臺(tái)如：Gmail、Youtube、知乎、豆瓣2、網(wǎng)絡(luò)爬蟲爬蟲是屬于運(yùn)營(yíng)的比較多的一個(gè)場(chǎng)景吧, 爬蟲獲取或處理大量信息：批量下載美劇、運(yùn)行投資策略、爬合適房源、從各大網(wǎng)站爬取商品折扣信息，比較獲取最優(yōu)選擇；對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)上發(fā)言進(jìn)行收集分類，生成情緒地圖，分析語言習(xí)慣；爬取網(wǎng)易云音樂某一類歌曲的所有評(píng)論，生成詞云；按條件篩選獲得...
edagarli
|
818人閱讀
回答:Python是一門電腦編程語言，而且是學(xué)習(xí)人工智能的第一語言，相對(duì)其他的流行語言python也比較簡(jiǎn)單一些。主要學(xué)習(xí)的內(nèi)容有web網(wǎng)站開發(fā)，游戲開發(fā)，爬蟲，數(shù)據(jù)分析，大數(shù)據(jù)，智能等各方面的內(nèi)容，就業(yè)也是面向這些崗位，是以后的大趨勢(shì)，現(xiàn)在國家也在推廣這方面的學(xué)習(xí)了。python簡(jiǎn)單易學(xué)、免費(fèi)開源、高層語言、可移植性超強(qiáng)、可擴(kuò)展性、面向?qū)ο蟆⒖汕度胄汀⒇S富的庫、規(guī)范的代碼等。Python除了極少的涉及...
kyanag
|
709人閱讀
回答:框架就是一個(gè)基本架構(gòu)，別人已經(jīng)替你搭建好了基本結(jié)構(gòu)，你只需要按自己需求，添加內(nèi)容就行，不需要反復(fù)的造輪子，可以明顯提高開發(fā)效率，節(jié)約時(shí)間，python的框架很多，目前來說有web框架，爬蟲框架，機(jī)器學(xué)習(xí)框架等，下面我簡(jiǎn)單介紹一下這3種基本框架，主要內(nèi)容如下：1.web框架，這個(gè)就很多了，目前來說，比較流行的有3種，分別是Django，Tornado和Flask，下面簡(jiǎn)單介紹一下這3個(gè)框架：Djan...
huashiou
|
711人閱讀
回答:txt文件是我們比較常見的一種文件，讀取txt文件其實(shí)很簡(jiǎn)單，下面我介紹3種讀取txt文件的方法，感興趣的可以了解一下，一種是最基本的方法，使用python自帶的open函數(shù)進(jìn)行讀取，一種是結(jié)合numpy進(jìn)行讀取，最后一種是利用pandas進(jìn)行讀取，實(shí)驗(yàn)環(huán)境win7+python3.6+pycharm5.0主要介紹如下：為了更好的說明問題，我這里新建一個(gè)test.txt文件，主要有4行4列數(shù)據(jù)，每...
lansheng228
|
814人閱讀
...一維的示例代碼。但還遺留了以下幾個(gè)問題： 在計(jì)算協(xié)方差和特征向量的方法上，書上使用的是一種被作者稱為compact trick的技巧，以及奇異值分解（SVD），這些都是什么東西呢？ 如何把PCA運(yùn)用在多張圖片上？ 所以，我們需要...
...會(huì)取得成功的一些原因：1.任何措施都是為了取得偏差與方差的平衡：需要說清楚的是，我認(rèn)為Jeff實(shí)際上想要討論的模型復(fù)雜度與偏差/方差的平衡。假若你沒有足夠多的數(shù)據(jù)，那么使用簡(jiǎn)單的模型相比于復(fù)雜模型來說可能會(huì)更...
...很重要的數(shù)學(xué)知識(shí)點(diǎn)： 零均值化 矩陣的轉(zhuǎn)置及乘法 協(xié)方差與協(xié)方差矩陣 特征值及特征向量 現(xiàn)在來看PCA的計(jì)算步驟：1）將原始數(shù)據(jù)按列組成d行n列矩陣X重要說明：d對(duì)應(yīng)的就是數(shù)據(jù)的字段（或叫變量、特征、維，下稱’維‘）...
...準(zhǔn)差、每一列的標(biāo)準(zhǔn)差和每一行的標(biāo)準(zhǔn)差： print(整體的方差：, np.std(a)) # 整體的標(biāo)準(zhǔn)差print(每一列的方差：, np.std(a, axis=0)) # 每一列的標(biāo)準(zhǔn)差print(每一列的方差：, np.std(a, axis=1)) # 每一行的標(biāo)準(zhǔn)差 結(jié)果如下： ...
...單元主要使用一個(gè)函數(shù) g 映射前后兩層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的均值和方差以達(dá)到歸一化的效果。該論文的作者為 Sepp Hochreiter，也就是當(dāng)年和 Jürgen Schmidhuber 一起發(fā)明 LSTM 的大牛，之前的 ELU 同樣來自于他們組。有趣的是，這篇 NIPS 投稿論文...
1. 標(biāo)準(zhǔn)化 標(biāo)準(zhǔn)化是為了讓數(shù)據(jù)服從一個(gè)零均值和單位方差的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。也即針對(duì)一個(gè)均值為 $mean$ 標(biāo)準(zhǔn)差為 $std$ 的向量 $X$ 中的每個(gè)值 $x$，有 $x_{scaled} = frac{x - mean}{std}$。 >>> from sklearn import preprocessing >>> import numpy as np >>...
...地進(jìn)行比較和分析。這可以通過將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為均值為0，方差為1的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布來實(shí)現(xiàn)。這樣做可以幫助算法更好地處理數(shù)據(jù)，并提高模型的準(zhǔn)確性。 在TensorFlow中，我們可以使用tf.nn.batch_normalization函數(shù)來標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)。這個(gè)函數(shù)...
...[xid].mode() 9.求標(biāo)準(zhǔn)差：輸入df.std()或df[yid].std() 10.計(jì)算方差：df.var()或df[xid].var() 11.求和：df.sum()或df[xid].sum() 12.計(jì)算偏態(tài)系數(shù)：df.skew()或df[yid].skew() 13.計(jì)算峰態(tài)系數(shù)：df.kurt()或df[yid].kurt() 14.生成正態(tài)分布函數(shù)，panda...
..., 邏輯回歸進(jìn)行了一個(gè)假設(shè)，兩個(gè)類別都服從均值不同，方差相同(方便推導(dǎo))的高斯分布 $$ p(y|x=0) = mu(mu_0, sigma) $$ $$ p(y|x=1) = mu(mu_1, sigma) $$ 高斯分布是比較容易處理的分布，根據(jù)中心極限定理也知道，最終會(huì)收斂于高斯分...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...
