softmax回归与交叉熵损失

回归与分类是机器学习中的两个主要问题,二者有着紧密的联系,但又有所不同。在一个预测任务中,回归问题解决的是多少的问题,如房价预测问题,而分类问题用来解决是什么的问题,如猫狗分类问题。分类问题又以回归问题为基础,给定一个样本特征,模型针对每一个分类都返回一个概率,于是可以认为概率最大的类别就是模型给出

【Python数据科学快速入门系列 | 09】Matplotlib数据关系图表应用总结

本篇文章总结常用的数据关系图表。数据关系图表强调2个或以上变量的相关性关系。例如机器学习、深度学习时分析特征与标签的相关性分析。数据关系图表又分为数值关系、层次关系和网络关系三种。曲线图、散点图、散点矩阵图在机器学习和深度学习中应用到也较多,除了matplotlib可以绘制以外,pandas也带有很

贝叶斯回归:使用 PyMC3 实现贝叶斯回归

在这篇文章中,我们将介绍如何使用PyMC3包实现贝叶斯线性回归,并快速介绍它与普通线性回归的区别。

[大数据]数据可视化 -- 练习卷(下)

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基于Python的视频中的人脸识别系统设计与实现

所以我们想到如果说我们可以找到这个视频的镜头切换点或者说剪辑点,对于一个视频而言后期剪辑会将不同机位拍摄的视频剪辑在一起,而这个剪辑点是很好找的,所以只要找到这视频的剪辑点就相当于找到了这个视频的镜头切换点,就可以将一段视频分段,分成一段只有一个主持人的样子,并且将每一段所对应的时间记录下来生成一个

OpenAi multi-agent 多智能体环境搭建

open-ai Multi-Agent多智能体深度强化学习环境搭建

跟我学Python图像处理丨傅里叶变换之高通滤波和低通滤波

本文讲解基于傅里叶变换的高通滤波和低通滤波。

毕业设计 大数据全国疫情数据分析与3D可视化 - python 大数据

🔥 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升,传统的毕设题目缺少创新和亮点,往往达不到毕业答辩的要求,这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设,学长分享优质毕业设计项目,今天要分享的是🚩大数据全国疫情数据分析与3D可视化🥇学长

【毕业设计】基于大数据的抖音短视频数据分析与可视化 - python 大数据 可视化

🔥 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升,传统的毕设题目缺少创新和亮点,往往达不到毕业答辩的要求,这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设,学长分享优质毕业设计项目,今天要分享的是🚩基于大数据的抖音短视频数据分析与可视化🥇

基于Python的人脸互换系统设计与实现

在获取人脸关键点集合后,我们需要计算这些关键点的凸包(convex hull)(凸包是一个计算几何(图形学)中的概念:在一个实数向量空间 V 中,对于给定集合 X,所有包含X 的凸集的交集 S 被称为 X 的凸包。在上述人脸仿射变换后,我们得到人脸结构和位置的变换,但我们没有对人脸区域亮度进行调整,

爬取疫情数据并存到mysql数据库

因为我做的项目需要一些疫情数据,因此在这里总结一下数据获取以及将其保存到数据库,对网络爬虫学习者还是有帮助的。

【手把手教你如何来玩儿经典指标MACD】

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新学期,新起色

我是一名大数据专业在读大三生,一名数据专业的菜鸟。

TransBigData:一款基于 Python 的超酷炫交通时空大数据工具包

TransBigData是一个为交通时空大数据处理、分析和可视化而开发的Python包。TransBigData为处理常见的交通时空大数据(如出租车GPS数据、共享单车数据和公交车GPS数据等)提供了快速而简洁的方法。TransBigData为交通时空大数据分析的各个阶段提供了多种处理方法,代码简洁

[大数据]数据可视化 -- 练习卷

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Opencv项目实战:10 面部特征提取及添加滤镜

《Opencv项目实战:10 面部特征提取及添加滤镜》在本次项目,我将采取dlib和shape_predictor_68_face_landmarks.dat文件,为图像添加蒙版,更改嘴唇的色号,如果你想修改其他的部位,它的方法是同理的,除此之外,我还会让图片显示出脸部的68个地表,请敬请期待吧!

《新学期,新Flag》乘风破浪

经常摆烂的大三学长,计算机专业,准备努力往上爬,一步一步的超越我前面的人,把他们狠狠的甩到后面。

【DL】第3章 使用词嵌入计算文本相似度

正如我们在上一步中看到的,与单词相关联的向量对单词的含义进行编码——彼此相似的单词具有彼此接近的向量。事实证明,词向量之间的差异也编码了词之间的差异,所以如果我们将“儿子”这个词的向量减去“女儿”这个词的向量,我们最终会得到一个差异,可以解释为“从男变女。此外,它可能是最著名的嵌入示例,而嵌入是深度

深度学习05——线性回归模型

传送门#写入数据集# 线性回归模型#计算损失函数(MSE均方误差)# 穷举法更新参数ww_list = [] #用于存放更新的参数wl_sum = 0 # 初始化,用于计算损失和l_sum += loss_val # 计算损失和print('MSE=', l_sum / 3) #求均方误差w_lis

基于Python实现染色算法的评估

【代码】基于Python实现染色算法的评估。

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