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100个python算法超详细讲解:双色球

1.问题描述编写程序模拟福利彩票的双色球开奖过程,由程序产生出6个红色球和1个蓝色球。要求:1)每期开出的红色球号码不能重复,但蓝色球可以是红色球中的一个。2)红色球的范围是1~33,蓝色球的范围是1~16。3)输出格式为“红色球:x x x x x x 蓝色球:x”。2.问题分析由问题描述可知,该问题是编程来模拟福利彩票中双色球开奖过程,因此需要随机生成6个红色球号码和1个蓝色球号码,显然需要使

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#python
人工智能知识全面讲解:个体与集成

9.1.1 三个臭皮匠赛过诸葛亮中国有句俗语叫“三个臭皮匠赛过诸葛亮”。意思是三个才能平庸的人,若能同心协力,比诸葛亮还要厉害!这就是我们常说的“博采众长”。在机器学习领域,也有这么一种算法,它本身不是一个单独的学习算法,而是一种构建并结合多个学习器来完成学习任务的算法。这种算法被称为“集成学习”(Ensemble Learning)。集成学习已经成为各类机器学习竞赛的首要选择,也可以说是人工智能

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#人工智能#机器学习#集成学习
人工智能知识全面讲解:感知机原理

7.2.1 基础感知机原理因为MP模型只能预设参数,无法随数据的不同自适应调整参数,所以研究人员开始寻找能够自主“学习”的神经网络。在1958年,计算科学家罗森布拉特(Rosenblatt)提出由两层神经元组成的神经网络,取名为感知机(Perceptron)算法。感知机是最古老的分类算法,同时也是最简单、最经典的机器学习算法之一。每个人工智能领域的产品经理都必须掌握感知机的基本原理,很多业界学者认

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#大数据
深度学习从入门到精通+TensorFlow案例演示:神经网络实践

超短程序,示范如何撰写手写阿拉伯数字的辨识,要证明改版。构,包括多个输入层或多个输出层,也允许分叉,后续用到时。值,避免受极端值影响,借以矫正过度拟合的现象。执行结果:随着执行周期次数的增加,准确率越来越高,且验。执行结果:随着执行周期次数的增加,损失越来越低,验证数。的数据,因此,建议读者自己利用绘图软件亲自撰写测试。函数,因此,要单纯以数学方法求解几乎不可能,只能以优化。方法求得近似解,但是,

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#深度学习#tensorflow#神经网络
人工智能知识全面讲解:梯度下降法

4.5.1 梯度下降原理求解这个凸函数的最低点通常采用“梯度?降法”。构造损失函数,把求解最优参数θ的问题变成求解损失函数最小值的问题,便可以用梯度?降法求解。梯度?降法是调整参数θ使得损失函数J(θ)取得最小值的最基本方法之一。从图像上看,就是在碗状结构的凸函数上取一个初始值,然后沿着楼梯一步步挪动这个值,直到?降到最低点。梯度?降法的求解过程就像是一个旅客?山的场景。如图 4-16 所示,假设

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#人工智能#机器学习#计算机视觉
人工智能知识全面讲解:Bagging族算法

9.3.1 Bagging是什么Bagging是Bootstrap aggregating的缩写,翻译成中文为“套袋”,其同样是一类算法的统称。这类算法的主要特点是采用随机、可被重复选择的方式挑选训练集,然后“并行”构造弱学习器,最后通过结合方式生成强学习器。在 Boosting 算法中,各个弱学习器之间存在依赖关系,?一个学习器依赖上一个学习器的学习结果去调整参数,是一种“串行”结构;但是在Ba

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#大数据
人工智能知识全面讲解:梯度下降法

4.5.1 梯度下降原理求解这个凸函数的最低点通常采用“梯度?降法”。构造损失函数,把求解最优参数θ的问题变成求解损失函数最小值的问题,便可以用梯度?降法求解。梯度?降法是调整参数θ使得损失函数J(θ)取得最小值的最基本方法之一。从图像上看,就是在碗状结构的凸函数上取一个初始值,然后沿着楼梯一步步挪动这个值,直到?降到最低点。梯度?降法的求解过程就像是一个旅客?山的场景。如图 4-16 所示,假设

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#人工智能#机器学习#计算机视觉
人工智能知识全面讲解:Boosting族算法

9.2.1 Boosting是什么Boosting是一类算法的统称,翻译成中文为“自适应”算法,它们的主要特点是使用一组弱分类器通过“迭代更新”的方式构造一个强分类器。在每轮迭代中会在训练集上产生一个新的弱分类器,然后使用该弱分类器对所有样本进行分类,从而评估每个样本的重要性。从中文名可以看出来,Boosting算法的每轮学习都会根据数据调整参数,不断提升模型的准确率。Boosting算法的工作机

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#大数据
100个python算法超详细讲解:牛顿迭代法求方程根

1.问题描述编写用牛顿迭代法求方程根的函数。方程为ax 3 +bx 2 +cx+d=0,系数a、b、c、d由主函数输入,求x在1附近的一个实根。求出根后,由主函数输出。2.问题分析牛顿迭代法是取x 0 之后,在这个基础上找到比x 0 更接近的方程根,一步一步迭代,从而找到更接近方程根的近似根。设r是f(x)=0的根,选取x 0 作为r的初始近似值,过点(x 0 ,f(x 0 ))做曲线y=f(x)

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#python#算法#机器学习
人工智能知识全面讲解:垃圾邮件克星——朴素贝叶斯算法

6.1 什么是朴素贝叶斯6.1.1 一个流量预测的场景某广告平台接到小明和小李两家服装店的需求,准备在A、B两个线上渠道投放广告。因为小明和小李两家店都卖女装,属于同一行业相同品类的广告,所以在 A、B两个渠道面向的不同用户前只会展示其中一家。一个月以后,从点击率来看小明的服装店占了A、B两个渠道总流量的65%,小李服装店占剩?35%的流量。小明服装店的总流量中只有30%的流量是在B渠道中获得的,

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#人工智能#算法#机器学习
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