目录 matplotlib 模块 1.条形图 2.直方图 3.折线图 4.散点图+直线图 5.饼图 6. plot 函数参数 7.图像标注参数 matplotlib 模块 1.条形图 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties # 修改字体 font=FontProperties(fname='C:\Windows\Fonts\simfang.ttf') plt.style.

目录 茎叶图 复合饼图 茎叶图 from itertools import groupby nums2=[225, 232,232,245,235,245,270,225,240,240,217,195,225,185,200, 220,200,210,271,240,220,230,215,252,225,220,206,185,227,236] for k, g in groupby(sorted(nums2), key=lambda x: int(x) // 10): print (k,

这里只给出代码,感兴趣的可以作以参考: #include <algorithm> #include <cstdio> #include <cstring> #include <string> #include <queue> #include <map> #include <set> #include <stack> #include <ctime> #include <functional&

#include<iostream> #include <Eigen/Dense> #include <math.h> #include <vector> using namespace std; using namespace Eigen; using Eigen::MatrixXd; ; //定义Frame(二维笛卡尔坐标系)类 class Frame{ private: double Ox; double Oy;//Frame对象在WF(世界坐标系)下

本作业使用神经网络(neural networks)识别手写的阿拉伯数字(0-9) 关于使用逻辑回归实现多分类问题:识别手写的阿拉伯数字(0-9),请参考:http://www.cnblogs.com/hapjin/p/6085278.html 由于逻辑回归是线性分类(它的假设函数是一个线性函数,就是划一条直线,把数据分成了两类.可参考这篇文章中的:②使用逻辑回归来实现多分类问题(one-vs-all) 部分 的图片) 对于一些复杂的类别,逻辑回归就解决不了了.比如下面这个图片中的分类.(无法通

这一章可能是Andrew Ng讲得最不清楚的一章,为什么这么说呢?这一章主要讲后向传播(Backpropagration, BP)算法,Ng花了一大半的时间在讲如何计算误差项$\delta$,如何计算$\Delta$的矩阵,以及如何用Matlab去实现后向传播,然而最关键的问题——为什么要这么计算?前面计算的这些量到底代表着什么,Ng基本没有讲解,也没有给出数学的推导的例子.所以这次内容我不打算照着公开课的内容去写,在查阅了许多资料后,我想先从一个简单的神经网络的梯度推导入手,理解后向传播算法的

Determining if a point lies on the interior of a polygon Written by Paul Bourke  November 1987 Solution 1 (2D) The following is a simple solution to the problem often encountered in computer graphics, determining whether or not a point (x,y) lies ins

数学问题: 1.精度计算——大数阶乘 2.精度计算——乘法(大数乘小数) 3.精度计算——乘法(大数乘大数) 4.精度计算——加法 5.精度计算——减法 6.任意进制转换 7.最大公约数.最小公倍数 8.组合序列 9.快速傅立叶变换(FFT) 10.Ronberg算法计算积分 11.行列式计算 12.求排列组合数 字符串处理: 1.字符串替换 2.字符串查找 3.字符串截取 计算几何: 1.叉乘法求任意多边形面积 2.求三角形面积 3.两矢量间角度 4.两点距离(2D.3D) 5.射向法判断点是

The Neural Network is one of the most powerful learning algorithms (when a linear classifier doesn't work, this is what I usually turn to), and this week's videos explain the 'backprogagation' algorithm for training these models. In this week's progr

//Accepted 0 KB 60 ms //给出正多变形上的三个点,求正多形的最小面积 //记三个点之间的距离a,b,c; //由余弦定理得cosA //从而可求出sinA,和正多边形所在外接圆的半径r //设三条边所对的圆心角为:theta1,theta2,theta3 //则正多边形所对的圆心角为gcd(theta1,gcd(theta2,theta3)) //其中gcd(theta1,theta2)为求两个浮点数的最大公约数 //至此我们可以根据正多边形所在外接圆的半径r和圆心角求出正

frequentism-and-bayesianism-chs-iii   频率主义 vs 贝叶斯主义 III:置信(Confidence)与可信(Credibility),频率主义与科学,不能混为一谈¶   这个notebook出自Pythonic Perambulations的博文 . The content is BSD licensed.   这个系列共4个部分:中文版Part I Part II Part III Part IV,英文版Part I Part II Part III P

PS:这是6月份时的一个结课项目,当时的想法就是把之前在Coursera ML课上实现过的对手写数字识别的方法迁移过来,但是最后的效果不太好… 2014年 6 月 一.实验概述 实验采用的是CIFAR-10 图像数据库,一共包括60000幅32x32 彩色图像.这些图像分为10类,每类6000幅.整个数据库分为五个训练包和一个测试包,每个包一万幅图像,所以一共5万幅训练图像,1万幅测试图像.    测试包中,每个类包括1000幅图像,随机排序.而5个训练包合在一起,每类包括5000幅图像.类的标

机器学习(1)之梯度下降(gradient descent) 题记:最近零碎的时间都在学习Andrew Ng的machine learning,因此就有了这些笔记. 梯度下降是线性回归的一种(Linear Regression),首先给出一个关于房屋的经典例子, 面积(feet2) 房间个数 价格(1000$) 2104 3 400 1600 3 330 2400 3 369 1416 2 232 3000 4 540 ... ... .. 上表中面积和房间个数是输入参数,价格是所要输出的解.面

http://www.cnblogs.com/wzm-xu/p/4062266.html 多元线性回归----Java简单实现   学习Andrew N.g的机器学习课程之后的简单实现. 课程地址:https://class.coursera.org/ml-007 不大会编辑公式,所以略去具体的推导,有疑惑的同学去看看Andrew 的课程吧,顺带一句,Andrew的课程实在是很赞. 如果还有疑问,feel free to contact me via emails or QQ. LinearRe

注:在吴恩达老师讲的[机器学习]课程中,最开始介绍神经网络的应用时就介绍了含有一个隐藏层的神经网络可以解决异或问题,而这是单层神经网络(也叫感知机)做不到了,当时就觉得非常神奇,之后就一直打算自己实现一下,一直到一周前才开始动手实现.自己参考[机器学习]课程中数字识别的作业题写了代码,对于作业题中给的数字图片可以达到95%左右的识别准确度.但是改成训练异或的网络时,怎么也无法得到正确的结果.后来查了一些资料才发现是因为自己有一个参数设置的有问题,而且学习率过小,迭代的次数也不够.总之,异或逻辑的

Statistical approaches to randomised controlled trial analysis The statistical approach used in the design and analysis of the vast majority of clinical studies is often referred to as classical or frequentist. Conclusions are made on the results of

知识回顾 1:首先引入一些便于稍后讨论的新标记方法: 假设神经网络的训练样本有m个,每个包含一组输入x和一组输出信号y,L表示神经网络的层数,S表示每层输入的神经元的个数,SL代表最后一层中处理的单元个数. 之前,我们所讲到的,我们可以把神经网络的定义分为2类: 1)二元分类:SL = 1,其中y = 1 或 0 2)多元分类:当有K中分类时候,SL = K,其中yi = 1表示分到第i类(k>2) 2:再让我们回顾之前所讲到的逻辑回归问题中的代价函数 在逻辑回归中,我们只有一个输出变量,但是再

using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace ConsoleApp4 { class Program { static void Main(string[] args) { List<float[]> inputs_x = new List<float[]>(); inputs_

逻辑回归二分类 今天尝试写了一下逻辑回归分类,把代码分享给大家,至于原理的的话请戳这里 https://blog.csdn.net/laobai1015/article/details/78113214   (在这片博客的基础上我加了一丢丢东西). 用到的预测函数为 其中,h为预测函数(大于0.5为一类,小于等于0.5为另一类).θ为各个特征的参数.θ=[θ1,θ2,θ3...]T 损失函数J(θ)为 利用梯度下降算法进行参数的更新公式如下: 其中,α是学习率参数,λ是正则项参数,需要自己输入.

目录 基本形式 梯度下降法中应用正则化项 正规方程中应用正则化项 小试牛刀 调用类库 扩展 正则:正则是一个汉语词汇,拼音为zhèng zé,基本意思是正其礼仪法则:正规:常规:正宗等.出自<楚辞·离骚>.<插图本中国文学史>.<东京赋>等文献. -- 百度百科 基本形式 线性回归模型常常会出现过拟合的情况,由于训练集噪音的干扰,训练出来的模型抖动很大,不够平滑,导致泛化能力差,如下所示: import numpy as np import matplotlib.pyp

问题描述:使用逻辑回归(logistic regression)和神经网络(neural networks)识别手写的阿拉伯数字(0-9) 一.逻辑回归实现: 数据加载到octave中,如下图所示: ①样本数据的可视化 随机选择100个样本数据,使用Octave可视化的结果如下: ②使用逻辑回归来实现多分类问题(one-vs-all) 所谓多分类问题,是指分类的结果为三类以上.比如,预测明天的天气结果为三类:晴(用y==1表示).阴(用y==2表示).雨(用y==3表示) 分类的思想,其实与逻辑