masteryii的博客

原创 梯度下降法算法实现

from numpy import * # 数据集大小 即20个数据点 m = 20 # x的坐标以及对应的矩阵 X0 = ones((m, 1)) # 生成一个m行1列的向量，也就是x0，全是1 X1 = arange(1, m+1).reshape(m, 1) # 生成一个m行1列的向量，也就是x1，从1到m X = hstack((X0, X1)) # 按照列堆叠形成数组，其实就是样本数据 # 对应的y坐标 Y = array([ 3, 4, 5, 5, 2, 4, 7, 8, 1..

原创 LDA算法推导

原创 决策树公式推导

原创 paddle学习

import numpy as np import paddle.vision.datasets from paddle.nn import Linear import paddle.nn.functional as F import os import gzip import random import numpy as np train_dataset=paddle.vision.datasets.MNIST(mode='train') train_data0=np.array(train_data.

原创 改进欧拉算法

import numpy as np import math def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) def deriv_sigmoid(x): fx = sigmoid(x) return fx * (1 - fx) def mse_loss(y_true, y_pred): return ((y_true - y_pred) ** 2).mean() class NeuralNetwork: def __init__(self.

原创 关于神经网络公式的推导

原创 2021-09-10

感知器 import numpy as np def andhanshu(x): if x > 0: return 1 if x < 0: return 0 class waiji(object): def __init__(self, x): self.x = x self.w = np.random.rand(2, 1) self.b = np.random.rand(1, 1)

转载 2021-09-03

numpy学习笔记和心得 numpy的运算机制：这个概念叫做广播机制（broadcasting），它非常有用。 1. numpy基本加减和取行操作 2. 矩阵删除、插入、尾部添加操作(delete,insert,append) 3. delete()函数 4. insert()函数 5. append()函数 6. np.random.choice(a, size, replace, p) 7. np.argmax(a, axis=None, out=None) 8. 星号(*)的作用 9. ndarr

原创 2021-09-03

线性回归方程设计 import numpy as np import matplotlib as plt x = np.array([[2104, 3], [1600, 3], [2400, 3], [1416, 2], [3000, 4]]) t = np.array([400, 330, 369, 232, 540]) theta1 = np.random.random() theta2 = np.random.random() theta3 = np.random.random() theta