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    Python3入门机器学习(五)-线性回归算法

    1.线性回归算法简介 ? 1 线性回归算法以一个坐标系里一个维度为结果,其他维度为特征(如二维平面坐标系中横轴为特征,纵轴为结果),无数的训练集放在坐标系中,发现他们是围绕着一条执行分布。...线性回归算法的期望,就是寻找一条直线,最大程度的“拟合”样本特征和样本输出标记的关系 ?...11 通过上面的推导,我们可以归纳出一类机器学习算法的基本思路,如下图;其中损失函数是计算期望值和预测值的差值,期望其差值(也就是损失)越来越小,而效用函数则是描述拟合度,期望契合度越来越好 ?...84.6 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each) 可以看出,向量化的运行速度比循环的形式速度要快80倍 ---- 3.衡量线性回归算法的指标

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    Python3实现打格点算法的GPU加速

    这里我们所介绍的打格点的算法,正是一种典型的离散化方法。这个对空间做离散化的方法,可以在很大程度上简化运算量。...在这篇文章中,我们主要探讨如何用GPU来实现打格点的算法。 打格点算法实现 我们先来用一个例子说明一下什么叫打格点。...打格点算法加速 在上面这个算法实现中,我们主要是用到了一个for循环,这时候我们可以想到numba所支持的向量化运算,还有GPU硬件加速,这里我们先对比一下三种实现方案的计算结果: # cuda_grid.py...总结概要 在这篇文章中,我们主要介绍了打格点算法在分子动力学模拟中的重要价值,以及几种不同的实现方式。其中最普通的for循环的实现效率比较低下,从算法复杂度上来讲却已经是极致。...这也是一个在Python上实现GPU加速算法的一个典型案例。

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    十大排序算法总结(Python3实现)

    排序的各种解决方法涵盖了几乎所有基本的算法思想,你可以在任意一本算法分析与设计的书籍中轻易找到排序算法的例子;同时,熟练掌握各种排序算法可以加深对各种数据结构的理解与运用,对编程能力也会起到很好的锻炼效果...小编在学习了数据结构、算法分析设计、C/C++、Java、Python等之后,回顾所学发现见到最多的还是各种排序算法,故决定做个总结。阅读参考网上各路大神的博客之后,写下这篇博客与大家交流。...基本的排序算法在经过前人呕心沥血的研究下基本可以分为以下十种,当然除此之外,还有结合多种算法思想基于他们的改进变种。...三种姑且称为‘桶’排序算法在分组函数使用上不同,导致分组粒度不同,带来的额外空间开销出现差异。这三种排序算法适用于数据满足一定的条件,否则额外的空间开销将无法承受。 ?...3.三个线性排序算法中调用前面其他算法时直接复制过去,可能造成代码冗余 4.十个算法代码均经过简单数据测试,未发现问题。 三、感悟总结 ? 1.存在即有理。

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    机器学习实战之Python3实现决策树算法

    导语:今天这篇文章也是我们的志愿编辑写出来的文章哦,稳重介绍了如何在python3中实现自己的决策树算法并画出来!另外,小编Tom邀请你一起搞事情!...预备知识:信息增益,香农熵 编程使用库:numpy,matplotlib 算法应用:挑选隐形眼镜和生物物种的分类 文章概览 决策树原理讲解 提出问题 香农熵算法实现 划分数据集 构造决策树 绘制决策树...应用:如何帮助医生根据用户的眼镜情况挑选眼镜 香农熵算法的实现 构造决策树只需要在特征方面进行分析,而要想分析特征就需要数据的分析从而挑选出哪个特征作为根以及哪个特征作为结点。...绘制决策树 绘制决策树可以在构造好的决策树的字典中通过递归实现算法。因为不涉及过多决策树思想。所以读者自行实现或者下载代码参考。 如图: ? ? ?

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    Python3实现Two-Pass算法检测区域连通性

    Two-Pass算法 一个典型的连通性检测的方案是Two-Pass算法,该算法可以用如下的一张动态图来演示: 该算法的核心在于用两次的遍历,为所有的节点打上分区的标签,如果是不同的分区,就会打上不同的标签...测试数据的生成 这里我们以Python3为例,可以用Numpy来产生一系列随机的0-1矩阵,这里我们产生一个20*20大小的矩阵: # two_pass.py import numpy as np import...graph) plt.figure() plt.imshow(graph) plt.savefig('random_bin_graph.png') 执行的输出结果如下: $ python3...plt.subplot(133) plt.imshow(graph_3>0) plt.savefig('random_bin_graph.png') 完整代码的输出如下所示: $ python3...总结概要 在本文中我们主要介绍了利用Two-Pass的算法来检测区域连通性,并给出了Python3的代码实现,当然在实现的过程中因为没有使用到Union这样的数据结构,仅仅用了字典来存储标签之间的关系,

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    Python3入门机器学习(四)- kNN算法的学习与使用

    KNN - k近邻算法 k-Nearest Neighbors ---- 1.KNN算法的原理介绍 优点 ? 优点 缺点 ? 缺点1 ? 缺点2,3 ?...2.KNN算法的一个简单实现 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 原始集合 # 特征 raw_data_x= [[3.393533211,2.331273381...) [(1, 5)] votes.most_common(1)[0][0] 1 predict_y = votes.most_common(1)[0][0] predict_y 1 ---- KNN算法的封装...1 可以说kNN是一个不需要训练过程的算法 k近邻算法是非常特殊的,可以被认为是没有模型的算法 为了和其他算法统一,可以认为训练数据集就是模型 ---- 3.判断机器学习算法的性能 ?...1 寻找好的超参数 领域知识 经验数值 实验搜索 寻找最好的k # 思路,遍历1-11,分别拿每一个k去调用算法,得出分数,取得分最高的那个k best_score = 0.0 best_k =

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