首页 > TAG信息列表 > 1.00000000

sklearn代码23 6-线性回归岭回归 套索回归比较

# LinearRegression,Ridge,Lasso import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression,Ridge,Lasso,RidgeCV,LassoCV import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # 50个样本 200个特征 # 无解，无数个解 X = np.random.randn(50,200) w = np

【目标检测】二、Fast R-CNN与SVD

1.流程 （1） 空间金字塔池化（spatial pyramid pooling，SPP）  原理： （2）Fast-RCNN 2.数学概念     这么多个全连接层，必然存在计算的性能问题，让数学家们蠢蠢欲动——基于奇异值分解（singular value decomposition，SVD）的全连接层计算加速方法。       降维（dimensionality reduction）处理

用Python实现Gauss-Jordan求逆矩阵

Python Gauss-Jordan求逆源码 import numpy as np n = 5 a = np.random.rand(n,n)*10-5 + np.eye(n)*10 I = np.eye(n) A = a.copy() for i in range(n): if A[i][i] == 0.0: sys.exit('Divide by zero detected!') for j in range(n): if i != j

Numpy-数组array操作

array是一个通用的同构数据多维容器，也就是说，其中的所有元素必须是相同类型的。 每个数组都有一个shape（一个表示各维度大小的元组）和一个dtype（一个用于说明数组数据类型的对象）。 数组的形状是固定的 定义array      mpty可以创建一个没有任何具体值的数组。要用这些方法创建多维

100天搞定机器学习|Day1数据预处理

数据预处理是机器学习中最基础也最麻烦的一部分内容在我们把精力扑倒各种算法的推导之前，最应该做的就是把数据预处理先搞定在之后的每个算法实现和案例练手过程中，这一步都必不可少同学们也不要嫌麻烦，动起手来吧基础比较好的同学也可以温故知新，再练习一下哈 闲言少叙，下面我们六步完

python实现svd分解

svd分解： 中间的矩阵为对角矩阵 python实现： from numpy import mat, linalg def main(): data = mat([[1, 1, 1, 0, 0], [2, 2, 2, 0, 0], [1, 1, 1, 0, 0], [5, 5, 5, 0, 0], [1, 1, 0, 2, 2],