返回X 反余弦, 即, 余弦是X的值。若X 不在-1到 1的范围之内,则返回 NULL 。
转自:http://blog.csdn.net/beyond0824/article/details/6009908
Python 是数据科学 (DS) 和机器学习 (ML) 中最常用的脚本语言之一。根据“PopularitY of Programming Languages”,Python 是 Google 上搜索次数最多的语言。除了作为将各种 DS/ML 解决方案连接在一起的出色胶水语言之外,它还有许多库可以对数据进行方便处理。
来源:DeepHub IMBA 本文约2400字,建议阅读9分钟 国外大佬将通过分析,证明Python 3.14 将比 C++更快。 Python 是数据科学 (DS) 和机器学习 (ML) 中最常用的脚本语言之一。根据“PopularitY of Programming Languages”,Python 是 Google 上搜索次数最多的语言。除了作为将各种 DS/ML 解决方案连接在一起的出色胶水语言之外,它还有许多库可以对数据进行方便处理。 我们以前也发过文章做过一些3.11 版的测试。因为这个版本
读书笔记(八) 这是第八部分指数函数 复制代码即可运行 %% 指数函数与近似导数 a = 2; t = 0:.01:2; h = .00001; y = 2.^t;
转自:JarvisChu 之前将的算法都是确定的,即对于相同的输入总对应着相同的输出。但实际中也常常用到不确定的算法,比如随机数生成算法,算法的结果是不确定的,我们称这种算法为(随机)概率算法,分为如下四类: 1、数值概率算法 用于数值问题的求解,通常是近似解 2、蒙特卡洛算法Monte Carlo 能得到问题的一个解,但不一定是正确解,正确的概率依赖于算法运行的时间,算法所用的时间越多,正确的概率也越高。求问题的准确解; 3、拉斯维加斯算法 Las Vegas 不断调用随机算法求解,直到求得正确解或调用次
之前在群里看有人问过三维拟合的问题。回去思考了一下,感觉和之前的非线性拟合还是有很多共同之处的。所以,这次将之前PSO方法的非线性拟合代码改动了一下,将其更改为适用性更广的高维拟合。
马尔可夫决策过程(Markov decision process,MDP)是强化学习的重要概念。要学好强化学习,我们首先要掌握马尔可夫决策过程的基础知识。前两章所说的强化学习中的环境一般就是一个马尔可夫决策过程。与多臂老虎机问题不同,马尔可夫决策过程包含状态信息以及状态之间的转移机制。如果要用强化学习去解决一个实际问题,第一步要做的事情就是把这个实际问题抽象为一个马尔可夫决策过程,也就是明确马尔可夫决策过程的各个组成要素。本章将从马尔可夫过程出发,一步一步地进行介绍,最后引出马尔可夫决策过程。
在使用matplotlib.pyplot的subplot()函数创建图形区域时,可以设定参数projection='polar',或者 polar=True,就可以在极坐标下绘制图形。
1980年9月, 加拿大Waterloo大学的符号计算机研究小组成立, 開始了符号计算在计算机上实现的研究项目, 数学软件Maple是这个项目的产品. 眼下, 这仍是一个正在研究的项目.
首先,我们需要实现一个函数来找到数组的中位数。然后,我们需要实现一个函数来根据中位数对数组进行划分。最后,我们需要计算划分比例的概率。
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N= 100 pi= 3.24 N= 1000 pi= 3.124 N= 10000 pi= 3.1464 N= 100000 pi= 3.14244 N= 1000000 pi= 3.142796
现在大多数语言,只需要调用一下Math.PI就可以知道Π值了。但是你有没有想过这个PI是怎么来的,是直接存储吗?还是计算来的。虽然不知道具体是怎么实现的,但是我们可以使用一些简单的数学知识,来计算出近似的Π值。
之前分享了一个:Matlab RBF神经网络及其实例,这次分享一下通过RBF神经网络拟合数据
functionsants = edgeselection(ants, tau, P0, lamda, xl, xu, yl, yu)
通过 np.linspace 方式生成 x,50 个元素的数组,然后通过 np.sin(x) 生成 y。
在寻找最优解的过程中,我们常常想到最简单,最直接的办法是能不能把所有解全部求出,然后再从这些解中寻找最好的那一个。
📷 exampleLevelSet.m % Level Set Functions for Certain Shapes % % Two dimensional level method for a prescribed % velocity field based on upwinding % clear all close all N=200; % number of grid points in one direction numc=1; % number of ci
强化学习读书笔记 - 12 - 资格痕迹(Eligibility Traces) 学习笔记: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 参照 Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 强化学习读书笔记
完整版教程下载地址:http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第4章 Matlab简易使用之脚本文件 本期教程主要是讲解Mat
例:用mesh,surf,surfl,surfc函数绘制二元正态分布的密度函数图。
📷 run.m clear; load x.mat; load t.mat; net = newp([-1 1; -1 1], 1, 'hardlims'); net.trainParam.epochs = 10; net.inputweights{1,1}.initFcn = 'rands'; net.biases{1}.initFcn = 'rands'; net = init(net); net = train(net,x',t'); y = sim(net,x'); fprintf('
(1) https://live.csdn.net/v/embed/291439
Matplotlib官网 如果想了解更多可查看官网。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline #写了这个就可以不用写plt.show() plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号 X = np.linspace(0, 2*np.pi,1
qiangbo.space/2018-04-06/matplotlib_l1/ 入门代码示例 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np d
初识C语言,无疑需要掌握一些最基础的代码,下到嵌套循环冒泡排序的代码,上到函数指针都需要我们掌握。今天我们就来仔细看一下C语言必备的一些代码,理解优先,我们从日常应用到数学规律再到数组指针的编程顺序依次展开。
此 MATLAB 函数 清除命令行窗口中的所有文本,让屏幕变得干净。运行 clc
本期的介绍就到这里了,文中代码可以横向滑动浏览,为方便实操,相关的代码和样例存已存放至百度网盘,链接: https://pan.baidu.com/s/1uSGDqbeCAh1ZS-dz-zs5tA 提取码: 8n9x,读者朋友们可以前往下载学习。
在世界上最著名的赌城 —— 蒙特卡洛(摩纳哥)。有一种著名的数学方法,它通过对大量事件的统计结果来实现对确定性事件的计算,这就是蒙特卡洛法,也叫做随机模拟方法。
使用matplotlib对几种常见的图形进行绘制 Matplotlib官网 如果想了解更多可查看官网。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline #写了这个就可以不用写plt.show() plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号 X
Particle Swarm Optimization ,粒子群优化算法,常用来找到方程的最优解。
Numpy是每个数据科学家都应该掌握的Python包,它提供了许多创建和操作数字数组的方法。它构成了许多与数据科学相关的广泛使用的Python库的基础,比如panda和Matplotlib。
在开始正式介绍 Matplotlib 用法之前,先来简单了解下 Matplotlib。
经过matlab爱好者公众号连续不断的推送Monte Carlo方法,所以我们对其了解透彻了吗?NO!当然还得日日精进,大家经常使用的Monte Carlo方法并不完美,我估计大多数人也听不懂我在说什么,是因为你不知道错在哪了。
在上文中我们介绍了Acort-Critic的一种实现方式,本文主要介绍AC网络的一些优化算法。
实例20:图形的隐藏属性 function shili20 h0=figure('toolbar','none',... 'position',[200 150 450 300],... 'name','实例20'); subplot(1,2,1) [x,y,z]=sphere(10); mesh(x,y,z) axis off title('Figure1:Opaque') hidden on subplot(1,2,2) [x,y,z]=sphere(10); mesh(x,y,z)
clc; clear; f = inline('20 + x.^2 + y.^2 -10*(cos(2*pi*x) + cos(2*pi*y))'); x = -5:0.01:5; y = -5:0.01:5; [X,Y] = meshgrid(x,y); F = f(X,Y); figure(1); mesh(X,Y,F); xlabel('横坐标x'); ylabel('纵坐标y'); zlabel('空间坐标z'); hold on; lower_x = -5; upper_x = 5; lower
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自定义沿坐标轴的刻度值和标签有助于突出显示数据的特定方面。以下示例说明一些常见的自定义,例如修改刻度值的放置位置、更改刻度标签的文本和格式,以及旋转刻度标签。
人工智能是计算机科学的一个大领域,它模拟计算机中的智能行为。在此基础上,提出了一种基于元启发式( metaheuristic)的粒子群优化算法来模拟鸟类觅食、鱼群移动等。这种算法能够模拟群体的行为,以便迭代地优化数值问题。例如,它可以被分类为像蚁群算法、人工蜂群算法和细菌觅食这样的群体智能算法。
在数据科学领域,数据可视化是一种强大的工具,能够将复杂的数据转化为易于理解和分析的图形。Matplotlib作为Python中最流行的数据可视化库,为我们提供了丰富的绘图功能和灵活的绘图选项。本文将深入探索Matplotlib。
SARSA算法的全称是State Action Reward State Action,属于时序差分学习算法的一种,其综合了动态规划算法和蒙特卡洛算法,比仅仅使用蒙特卡洛方法速度要快很多。当时序差分学习算法每次更新的动作数为最大步数时,就等价于蒙特卡洛方法。
clc; clear; f = inline('2.4-(x.^4 + 3*y.^4 - 0.2*cos(3*pi*x) - 0.4*cos(4*pi*y) + 0.6)'); x = -1:0.001:1; y = -1:0.001:1; [X,Y] = meshgrid(x,y); F = f(X,Y); figure(1); mesh(X,Y,F); xlabel('横坐标x'); ylabel('纵坐标y'); zlabel('空间坐标z'); hold on; lower_x = -1; upp
我顺着自己 3D 饼图(ECharts 3D 饼图近似实现)的思路想了想,发现这条路不好走……
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