翻译 | 王柯凝 责编 | suisui 【导读】Numpy是一个开源的Python科学计算库,专用于存储和处理大型矩阵,相比Python自身的嵌套列表结构要高效很多,是数据分析、统计机器学习的必备工具。Numpy还是深度学习工具Keras、sk-learn的基础组件之一。 此处的70个numpy练习,可以作为你学习numpy基础之后的应用参考。练习难度分为4层:从1到4依次增大。 快来试试你的矩阵运算掌握到了什么程度: 1.导入模块numpy并以np作为别名,查看其版本 难度:1 问题:导入模块num
问题:在不使用硬编码的前提下创建以下模式。仅使用 NumPy 函数和以下输入数组 a。
选自Machine Learning Plus 作者:Selva Prabhakaran 机器之心编译 参与:路雪、刘晓坤 本 NumPy 测试题旨在为大家提供参考,让大家可以使用 NumPy 的更多功能。问题共分为四个等级,L1 最简单,难度依次增加。机器之心对该测试题进行了编译介绍,希望能对大家有所帮助。每个问题之后附有代码答案,参见原文。 原文链接:https://www.machinelearningplus.com/101-numpy-exercises-python/ 如果你想先回顾一下 Num
原文链接:https://www.machinelearningplus.com/101-numpy-exercises-python/
一、数据降维 对于现在维数比较多的数据,我们首先需要做的就是对其进行降维操作。降维,简单来说就是说在尽量保证数据本质的前提下将数据中的维数降低。降维的操作可以理解为一种映射关系,例如函数
带有 .__call__() 方法的类实例的行为类似于函数,它提供了一种灵活方便的方法来为你的对象添加功能。作为一个 Python 开发者,了解如何创建和使用可调用实例是一项宝贵的技能。
这一段完全是废话了。含有缺失数据的样本,你要么删了,要了就填充上什么值。删了就会损失一部分的样本信息,填充要是填充的不合适,会给样本增加噪音。
AVG返回NUMERIC或DOUBLE数据类型。 如果expression是DOUBLE类型,AVG返回DOUBLE; 否则,它返回NUMERIC。
对于现在维数比较多的数据,我们首先需要做的就是对其进行降维操作。降维,简单来说就是说在尽量保证数据本质的前提下将数据中的维数降低。降维的操作可以理解为一种映射关系,例如函数
L2正则是一种减少过拟合的一种经典方法,它在损失函数中加入对模型所有权重的平方和,乘以给定的超参数(本文中的所有方程都使用python,numpy,和pytorch表示):
原作者: 2016 Nicolas P. Rougier MIT协议 翻译版权归我所有
无监督学习是机器学习的另一大分支,与监督学习不同,无监督学习的数据集中没有数据标签,因此无法像监督学习的分类和回归问题那样学习对应标签的数据特征,无监督学习只能通过算法分析数据间的相似性来对数据进行聚类分析,今天我们就来看一下两大聚类算法:K-means聚类和分层聚类。
Pandas是数据分析中一个至关重要的库,它是大多数据项目的支柱。如果你想从事数据分析相关的职业,那么你要做的第一件事情就是学习Pandas。
得到一个DataFrameGroupBy 类型的对象: <pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x10d45a128>
上一篇 文章 我们介绍了按值二分,但这个知识点的题型的变化很多,而且大部分情况下都是以难题的形式出现。因此想要很好的掌握还需多多练习,这次我们再来看一道按值二分的题目,希望能加深你对这个概念的理解。
我们很想窥探同事们的工资是多少,同时有忌讳同事知道自己的薪资,对于公司来说,也不想把每个人的工资待遇摆在明面上来。
虽然本教程专门用于Python中的机器学习技术,但我们很快就会转向算法。但在我们开始关注技术和算法之前,让我们看看它们是否是同一个东西。
根据数据的某列进行打标签这个操作在数据分析领域极度常用,对于一些较为复杂的打标签方法,Python 与 SQL 都能很好的实现,这篇针对 Python,主要用到 map,apply 与 transform 等函数,从初阶到高阶,体会方法的异同优劣。
前言:下面的内容是在chandoo.org上学到的制图技术。Chandoo.org是一个很好的网站,上面分享了很多让人耳目一新的Excel技术知识。
Pandas 是基于 NumPy 的一个开源 Python 库,它被广泛用于快速分析数据,以及数据清洗和准备等工作。它的名字来源是由“ Panel data”(面板数据,一个计量经济学名词)两个单词拼成的。简单地说,你可以把 Pandas 看作是 Python 版的 Excel。
今天是PTA题库解法讲解的第四天,今天我们要学习L2级别的题目哦---悄悄关注,题目如下:
与一维信号一样,还可以使用各种低通滤波器(LPF),高通滤波器(HPF)等对图像进行滤波。LPF有助于消除噪声,使图像模糊等。HPF滤波器有助于在图像中找到边缘。
线性回归(Linear regression)虽然是一种非常简单的方法,但在很多情况下已被证明非常有用。
使用表格数据进行深度学习的最简单方法是通过fast-ai库,它可以提供非常好的结果,但是对于试图了解幕后实际情况的人来说,它可能有点抽象。因此在本文中,介绍了如何在Pytorch中针对多类分类问题构建简单的深度学习模型来处理表格数据。
学习了Python相关数据类型,函数的知识后,利用字符串的分割实现了输入任意多个数据,并计算其平均值的小程序。思路是接收输入的字符串,以空格为分隔符,将分割的数据存入列表(lst1)中,将lst1中的数据转存入另一个空列表(lst)中,转存时将字符串转化为整型,从而利用函数求出lst中数的和、平均值,是Python基础(5)中结尾程序的升级版。
考虑将重采样为 groupby() ,在此我们可以基于任何列进行分组,然后应用聚合函数来检查结果。而在“时间序列”索引中,我们可以基于任何规则重新采样,在该 规则 中,我们指定要基于“年”还是“月”还是“天”还是其他。
**标准偏差(Standard Deviation)**量化了一组测量值中的变化程度
等渗回归是很少被谈论但肯定是最酷的回归技术之一。我之所以说“很少谈论”,是因为与线性回归不同,它不经常被讲授或使用。等渗回归做出一个更笼统的假设,即最能代表数据的函数是单调的,而不是线性的(是的,线性也是单调的,反之亦然)。
对于分类问题,通常根据与分类器关联的混淆矩阵来定义分类器性能。根据混淆矩阵 ,可以计算灵敏度(召回率),特异性和精度。
Infer.NET 是开放源代码的代码库,可用于创建概率性编程系统。我往往会将普通的计算机程序视作,主要基于有指定类型的值的变量(如有值“Q”的 char 变量)。概率性编程主要基于概率分布,如平均值为 0.0 且标准偏差为 1.0 的高斯分布。
“Xgboost,LightGBM,Catboost,HistGradient。”
对数据集进行分组并对各组应用一个函数,这是数据分析工作的重要环节。在将数据集准备好之后,通常的任务就是计算分组统计或生成透视表。pandas提供了一个高效的groupby功能,它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片、切块、摘要等操作。
将原始数据转换为更好地代表预测模型的潜在问题的特征的过程,从而提高了对位置数据的预测准确性
【AI100 导读】本次测试的重点主要集中在概念、聚类基本原理以及各种技术的实践知识等方面。本文为下部,包括21-40题。上部请查看: 测试数据科学家聚类技术的40个问题(能力测验和答案)(上) Q
Udacity Ensemble Learners ---- Boosting Algorithm 不需要绞尽脑汁去想很复杂的 Rules,只需要一些简单的 Rules,这就是 Ensemble 的
IoU测量两个区域之间的重叠程度,在目标检测中衡量预测结果和标签(真实的目标边界)之间的重叠程度。
C语言函数二分查找(折半查找) 参考视频讲解哔哩哔哩比特鹏哥的视频 ——链接 二分查找 #include <stdio.h> //二分查找 //在一个有序数组中查找具体的某个数 //如果找到了返回,这个数的下标,找不到返回-1 //例如我要在这个数组中找到7 //首先找到这组被查找元素的中间的元素 //假如说发现中间元素5要比我要找的数要小 //说明我要找的数在5的右边,这样我的范围就缩小了一半 //查找了一次范围就缩小了一半,这样的速度是比较快的 //这就叫二分查找(折半查找)
高斯混合模型是一种强大的聚类算法。本文将带你了解高斯混合模型的工作原理以及如何在 Python 中实现它们,我们还将讨论 k-means 聚类算法,看看高斯混合模型是如何对它进行改进的。
作者:ROGER HUANG 本文翻译自:http://code-love.com/2017/04/30/excel-sql-python/ 来源:https://www.jianshu.com/p/51bb7726231b 本教程的代码和数据可在 Github 资源库 中找到。有关如何使用 Github 的更多信息,请参阅本指南。 数据从业者有许多工具可用于分割数据。有些人使用 Excel,有些人使用SQL,有些人使用Python。对于某些任务,使用 Python 的优点是显而易见的。以更快的速度处理更大
现在使用实际的2400亿个细胞计算均值,也就是总体均值(Population Mean)
有充分证据表明,食草动物主要以麋鹿为食,会对白杨的再生率产生负面影响,因为白杨倾向于在大型单型林分中生长。因此,这些林分中的白杨再生率可以决定下层的组成。从一个地区排除麋鹿、鹿和奶牛放牧对白杨再生有可观察到的影响,但在了解白杨林下的存在如何影响从初级生产者到大型哺乳动物的地区的整体生物多样性方面所做的工作有限。在本模块中,我们将使用多个数据集和一米分辨率的图像来开发用于理论实地调查研究的采样位置。我们还将建立一个存在/不存在数据集,我们可以用它来训练一个特定区域的白杨覆盖模型。创建这样一个模型的过程可以在模块 7中找到。
如果让你去读取 Android 设备的温度,并且告诉你这些温度的值都存在 /sys/class/thermal/thermal_zone 开头的目录下的 temp 文件当中,我们只需要读取它的平均值即可,那么我们要怎么去写这样的程序呢?
【导读】近日,机器学习工程师Tarang Shah发布一篇文章,探讨了机器学习中模型的度量指标的相关问题。本文首先介绍了机器学习中两个比较直观和常用的度量指标:精确度和召回率,然后详细讲解了目标检测领
本文将通过介绍两个分布模型,并运用它们到合成数据过程中,来分析合成数据在不同机器学习技术下的表现。
本文介绍了用Python进行时间序列分解的不同方法,以及如何在Python中进行时间序列预测的一些基本方法和示例。
作者提出的证据当中最为常见的一种就是“统计数据”。你可能经常听到人们使用下面这个词组来帮助支撑他们的论证:“我有统计数据来证明。”
原文名:《Method for Estimating the Number of Concurrent Users》 2004年
选自Apple 机器之心编译 作者:Differential Privacy Team 参与:李诗萌、Nurhachu Null、刘晓坤 了解人们如何使用他们的设备有助于改善用户体验。但是,访问此类数据(例如用户在键盘上键入过的内容以及访问的网站)可能会损害用户的隐私。苹果开发了一个系统架构,利用客户隐私的本地差异,结合现有的隐私最佳处理做法,实现了规模化学习。 我们设计了高效且可扩展的本地差别隐私算法(local differentially private algorithm),并严格分析了设备效果、用
来源:DeepHub IMBA本文约2200字,建议阅读5分钟本文讨论分布式学习和联邦学习的主要原理以及它们是如何工作的。 在这篇文章中,我们将讨论分布式学习和联邦学习的主要原理以及它们是如何工作的。首先,我们从一个简单的单机示例开始,然后将其发展为分布式随机梯度下降(D-SGD),最后是联邦学习(FL)。 集中学习(单机) 一个最简单的例子,我们想学习人的身高和体重之间的线性关系,并且我们拥有100人的体重和身高数据,想训练一种线性模型,该模型使用身高预测人们的体重,线性回归W = [a,b]如下:
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