
python与深度学习记录
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python与深度学习入门学习记录,用于后续自查,也希望能帮助到其他一起学习的朋友们,我会将所有学到的知识都一一记录,之前写过的文章后续也会不断进行更新
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机器学习回归算法(学习记录)
y = Xβ + ϵ目标值(房屋价值)y和回归系数β表示的都是列向量,而X表示的是所有样本(所有房子)的特征值(每行都表示一个房子的8个特征值),即X为特征矩阵我们所掌握的样本数据中已知的是y和X,我们所要求的就是回归系数β和误差ϵ(误差在模型训练结束后并不包含在公式中,只是评估模型的一种关键指标)☆ 注意:误差是评估模型好坏的关键,评判方法有:均方误差(MSE),绝对误差(MAE)等。原创 2025-01-28 16:19:52 · 1821 阅读 · 0 评论 -
机器学习分类算法(学习记录)
特征。原创 2025-01-24 16:28:37 · 947 阅读 · 0 评论 -
numpy学习记录
python原生list的计算时间:0.44520044326782227。ndarray的计算时间:0.14983391761779785。转为ndarray完毕。原创 2025-01-20 11:22:40 · 699 阅读 · 0 评论 -
matplotlib学习记录
【代码】matplotlib学习记录。原创 2025-01-20 11:06:11 · 502 阅读 · 0 评论 -
python正则表达式学习记录
正则表达式基本使用和练习原创 2025-01-15 21:24:00 · 2205 阅读 · 0 评论 -
深度学习记录(线性表示)
探究一个人的外貌,性格,财富,内涵对一个恋爱次数的影响程度。也就是根据样本的恋爱次数和样本中每个人的外貌,性格,财富,内涵的得分来通过深度学习预测出这四个领域对恋爱次数的权重。样本人数500人,这500个人的恋爱次数Y(y看成一个向量,实际上在深度学习中是一个“张量”),以及这500个人在外貌,性格,财富,内涵四个领域上的得分情况X(x可以看成是一个500行4列的矩阵,每行代表一个人在四个领域上的得分,x其实也是一个“张量”)原创 2025-01-05 21:39:01 · 1610 阅读 · 0 评论 -
python基础学习记录
相当于list3 = []输出结果:def my_fun2(A, B = 2): # 设置初值的参数要放在未设初值参数的后面,不可定义为my_fun2(B = 2, A)81100# 类的定义def __init__(self, name, age): # self指的是类本身dage = person("dage", 21) # 实例化# 继承输出结果:dage21dage21dageNonelaoli28I CAN FLY。原创 2025-01-04 16:08:24 · 596 阅读 · 0 评论