记得原来和朋友猜测过网易云的推荐是怎么实现的,大概的猜测有两种:一种是看你听过的和收藏过的音乐,再看和你一样听过这些音乐的人他们喜欢听什么音乐,把他喜欢的你没听过的音乐推荐给你;另一种是看他听过的音乐或者收藏的音乐中大部分是什么类型,然后把那个类型的音乐推荐给他。当然这些都只是随便猜测。但是能发现一个问题,第二种想法很依赖于推荐的东西本身的属性,比如一个音乐要打几个类型的标签,属性的粒度会对推荐的准确性产生较大影响。今天看了协同过滤后发现其实整个算法大概和第一种的思想差不多,它最大的特点就是忽略了推荐的东西
本文所述为量子化学电子结构理论中的基础知识,为本公众号同期另一文《从密度矩阵产生自然轨道_理论篇》一文的补充,对此基础内容熟悉的读者可以直接略过。
回到正题,这个肯定不是想问你应该调用哪个函数,而是想问如何自己去实现一个这样的开方函数。
计算不定积分实际上就是根据导函数找原函数。求导的计算方法有一定的套路,对于任给的初等函数都套这些求导法则都可以找到导函数。但是不定积分不然。不定积分的两种运算律——换元积分法和分部积分法——都只是告诉你你可以怎么算,但是并没说这么算一定能算出来。因此,不定积分的计算有十分强的技巧性。
Defined in tensorflow/python/ops/math_ops.py
同使用动量的梯度下降一样,RMSprop的目的也是为了消除垂直方向的抖动,使梯度下降快速收敛。
众所周知,科学计算包括数值计算和符号计算两种计算。在数值计算中,计算机处理的对象和得到的结果都是数值,而在符号计算中,计算机处理的数据和得到的结果都是符号。这种符号可以是字母、公式,也可以是数值,但它与纯数值计算在处理方法、处理范围、处理特点等方面有较大的区别。可以说,数值计算是近似计算;而符号计算则是绝对精确的计算。它不容许有舍入误差,从算法上讲,它是数学,它比数值计算用到的数学知识更深更广。最流行的通用符号计算软件有:MAPLE,Mathematica,Matlab,Python sympy等等。
如果是复合对象,Python会检查其所有部分,包括自动遍历各级嵌套对象,直到可以得出最终结果
以上就是python Axes3D绘制3D图形的方法,希望对大家有所帮助。更多Python学习指路:python基础教程
作者 | Indhumathy Chelliah 编译 | VK 来源 | Towards Data Science
# encoding: utf-8 """ Create on: 2018-08-24 上午1:32 author: sato mail: ysudqfs@163.com life is short, you need python """ # def insert_sort(array): # # 从第二个开始循环 # for i in range(1, len(array)): # # 认为他是最小的 # min = array[i] #
NumPy提供了大量的数值编程工具,可以方便地处理向量、矩阵等运算,极大地便利了人们在科学计算方面的工作。另一方面,Python是免费,相比于花费高额的费用使用Matlab,NumPy的出现使Python得到了更多人的青睐
今天给大家分享一篇小伙伴的算法岗秋招总结文章,作者的背景是:1个腾讯实习、4个比赛、2个项目、1篇CCF-A二作和CCF-C一作,虽然网易、快手和百度都挂了,华为还在池子里,但最终拿下腾讯和字节的offer,希望能帮助到下半年准备秋招的小伙伴们,以下为原文。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍衡量线性回归算法的一些指标。
每当有人发布关于 python 处理 Excel 数据的文章,总会有人只看了标题就评论:
在人工智能算法大数据时代,会有各种各样的预测模型,那怎么来评判一个预测模型的准确度呢?这一篇就来聊聊常用的一些评价指标。
这里说一下向量运算,跟MATLAB的操作完全相同,比如向量的点乘,就是说对向量的元素一一操作
一、numpy简介 numpy官方文档:https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/?v=20190307135750 numpy是Python的一种开源的数
js页面效果:轮播图、选项卡、地图、表单验证javascript是弱变量类型的语言,变量只需要用var来声明。而java要根据变 量类型来声明,
Python条件语句是通过一条或多条语句的执行结果(True或者False)来决定执行的代码块。
写在前边:这些梗都是敝人自己做题和比赛时曾经坑过自己的地方,特别在这里记录一下,所有的链接都是本博客中的题解链接(有大致题意说明和代码),原题请到OJ上自行寻找。目的是提升自身姿势。欢迎大佬们给我提出更好的建议,十分感谢。
要想不用一个数学模型只用大白话说明白Black-Scholes这个伟大的期权类衍生品定价模型,似乎与用地球语言解释火星文化一样的困难。所以我的所谓白话也不可能是真的大白话了,总要摆出几个简单的数模以说明问题。只不过这些数学上的东西我相信有一点数学和统计学基础的朋友都能看的明白了。事实上即使摆出一大堆数学模型,我也没有能力真的写出其推导的全过程。幸好我的目的不是写清楚BS模型的推导,而是从其原理性的东西出发,得到在目前市场条件上使用此模型带有“批判”性质的结论。
当我冒出这个想法的时候,其实大部分人的反映都一样1+1开根号就是啊,至于为什么,就是规定呗,当然把根号作为一种符号确实如此,但是离结果还差了很远。
《实例》阐述算法,通俗易懂,助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于:经典算法,机器学习,深度学习,LeetCode 题解,Kaggle 实战。期待您的到来! 01 — 回顾 这几天推送了关于机器学习数据预处理之降维算法,介绍了通过降维提取数据的主成分的背景,特征值分解法,奇异值分解法的相关原理。 现在我们再回顾下这些问题,首先,提取主成分的必要性,从数字信号的角度分析,主成分时方差较大,称为信号,而噪声是方差较小的;极限讲,如果100个样本点都汇集成一个点,也就是方差为0,那么不就相当于我们手上有1个
Sometimes, the easiest thing to do is to just find the distance between two objects. We just need to find some distance metric, compute the pairwise distances, and compare the outcomes to what's expected.
若一个正整数有偶数个不同的真因子,则称该数为幸运数。如4含有2个真因子为 1 和 2 。故4是幸运数。求【2,100】之间的全部幸运数之和。
很多人在使用pytorch的时候都会遇到优化器选择的问题,今天就给大家介绍对比一下pytorch中常用的四种优化器。SGD、Momentum、RMSProp、Adam。
根据输入文章,撰写摘要总结。
python100天还在继续,到第三周的时候就显得有点难啃了,笔记中很难进行很好的转述,因此就对原有的python3笔记进行补充。今天的推送主要解决不同方式下的柱形图可视化,当然主要要使用python。R真香。
此题主要是熟知通过星号作为函数参数的功能,可以代表任意多个参数出入。传入后这个参数的类型其实是元素tuple。如下代码是“刘金玉编程”的案例。
运算符很重要,我们会在业务中经常用到运算符来帮助我们解决问题。在编程领域,运算符要比我们已经知道的加减乘除要多一些,包括算数运算,赋值运算,扩展赋值运算,自运算,比较运算,逻辑运算,三目运算(三元运算),位运算(这个知道名字就行,这里不做讲解)。
“振动耐久试验,是在振动台上进行的长时间振动试验。本文将详细介绍振动耐久试验中的宽频随机。由于随机信号多在频域上进行分析,而大家往往对时域信号更容易有直观的理解,所以本文多将时域和频域结合起来讲解,以方便理解”
在上一篇笔记之二里面说到我们有五部电影,以及四位用户,每个用户对电影的评分如下,?表示未评分。
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这个题,用暴力法肯定会超时,优化一点的暴力法还是会超时。一般来说,寻找质数主要是两种方法,埃式筛和欧拉筛。
举个例子 假设需要我们写一个简单的计算器,能实现加减乘除运算,仅要求输入两个数,选择运算符,计算出结果就行了。 使用简单工厂模式的设计如下: 工厂类提供了一个getBean函数,该函数会根据客户端输入
你好,我是zhenguo 这是我的第507篇原创 前几天有朋友问我,面试遇到一道题目,看似简单,但是最后没有写好。 这道题目描述简单,就是使用二分法对非负数开根号,并返回。 中午我实现了一版,截止目前测试没有发现问题。 基本实现思路是这样: 先初步确定开根号所在的一个大概区间[a,b] 然后使用二分法,逐次迭代 详细实现 下面我详细介绍下上面两个步骤。 第一步,初步确定开根号所在的一个大概区间[a,b] 其中,a,b都是整数,找到i**2大于fc的i,然后break,这样可以确定所得根号值一定位于:[i-1
我们平时经常会有一些数据运算的操作,需要调用sqrt,exp,abs等函数,那么时候你有没有想过:这个些函数系统是如何实现的?就拿最常用的sqrt函数来说吧,系统怎么来实现这个经常调用的函数呢?
埃拉托斯特尼筛法 ,简称 埃氏筛 或 爱氏筛 ,是一种由希腊数学家 埃拉托斯特尼 所提出的一种简单 检定素数 的算法。要得到自然数n以内的全部素数,必须把不大于根号n的所有素数的倍数剔除,剩下的就是素数。
如果把f(x)=x^2看成f(x)=x^2-2,则判断方向的if语句则改为f(mid)>0。
numpy 早就用过了,但是长时间不用的话对其中的一些知识点又会忘记,又要去网上翻看各种博客,干脆自己把常用的一些东西记下来好了,以后忘了的话直接看自己写的笔记就行了
深层神经网络参数调优(二)——dropout、题都消失与梯度检验 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、dropout正则化 中文是随机失活正则化,这个是一种正则化的方式,之前学过L1、L2正则化,这个则是另一种思想的正则化。dropout,主要是通过随机减少一些神经元,来实现减少w和b,实现防止过拟合的。 1、主要做法 假设一个概率阈值p,对于神经网络中的所有神经元,在每一次FP、BP的时候,都有p的概率会被保留下来。没有被保留下来的神经元,则不参与本次的运算,即不接收输入,也不输出结果。 2、具体
最后还是回到了高中刷题时光,没有撤退可言,码民报名费300交了,争取大一就去北京玩几天,开创蓝桥杯真题系列,随缘更新
承自上一篇中的函数图形,有人问,能不能别把画个图搞那么复杂,我说当然,只要你有一台mac。 话说出来很潇洒的样子,充斥着一股迷之自信。 可能这就是mac用户典型的特征,尽管也许并没有那么值得骄傲。 其实在上一篇中我见到照片的时候就看出来用的是什么软件了,mac内置的grapher。grapher的诞生还有一段荡气回肠的“硅谷往事”,是一个令我汗颜而又激励我努力的故事。故事英文原文请看:http://www.PacificT.com/Story/,中文译文的网址打不开了,这里有个转载:https:
好吧,我承认我标题党了,不过既然你来了,就认真看下去吧,保证你有收获。 我们平时经常会有一些数据运算的操作,需要调用sqrt,exp,abs等函数,那么时候你有没有想过:这个些函数系统是如何实现的?就拿最常用的sqrt函数来说吧,系统怎么来实现这个经常调用的函数呢? 虽然有可能你平时没有想过这个问题,不过正所谓是“临阵磨枪,不快也光”,你“眉头一皱,计上心来”,这个不是太简单了嘛,用二分的方法,在一个区间中,每次拿中间数的平方来试验,如果大了,就再试左区间的中间数;如果小了,就再拿右区间的中间数来试。比如
其实你坚持的东西都是有意义的,就好比给代码加注释,你真去做了就知道了;另外建议大家建立一个自己的工具箱,就像我建立一个MachineLP_tools,里面放可以复用的代码,然后支持大家开源,你手上现有的代码可能很快就会过时,希望能够在有效期内发挥最大的功效;最后建议自己搭建一个自己的机器学习训练框架,用着顺手、用着舒服、用着放心,比起相信别人,相信大家更相信自己。
k-近邻算法(kNN)的工作原理是:存在一个样本数据集合,称训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即样本集中每一数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中特征最相似的数据(距离最近)的分类标签。
好在,文章质量都还不错,虽然硬核了点,但从各方面的反馈来看,还是有不少朋友喜欢看的。
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