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    各领域中采样方式研究 (持续更新)

    一、图像的上采样(upsampling)与下采样(downsampling) 1、概述 缩小图像(或称为下采样(subsampling)或降采样(downsampling))...

  • 老用别人的库?今天手把手教你动手写一个Python库,真香!

    引子 学习编程以来,接触过Basic,C/C++,Swift,JavaScript和Python五种语言,其中最爱的当属Python,简洁的语法和丰富的库让我一直沉迷于此,尽...

  • 机器学习吴恩达——第二周

    7 逻辑回归 7.1 分类问题 在分类问题中,我们要预测的变量y是离散的值,比如说0,1。这时我们可以采用逻辑回归来处理问题。 在分类问题中,我们尝试预测的是结果是否属于某...

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  • pandas基本操作——1

    这里来介绍一下pandas。由于知识点比较多,决定分几篇介绍。

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    机器学习2 多变量线性回归

    三、线性代数回顾 此章节讲述的是线性代数的知识,此处略 五、多变量线性回归 5.1多功能 有多个特征量(n个,每个用表示)影响最后的结果,我们的训练样本就是多组n维向量(每组...

  • numpy基本操作

    numpy提供了一种n维数组对象:np.array()。 将数组封装为对象,有助于科学计算中的诸多操作。 下面给出示例

  • python的一些基本知识

    1.python通常是一行写完一条语句,但是如果语句很长,我们可以使用反斜杠来实现多行语句。例如: total=item_one+\ item_two+\ item_thre...

  • python读取文件常见问题(Mac版)

    python读取数据文件以进行下一步分析我一般用pandas,代码很简单 但这会遇到两个问题:文件路径和编码1.文件路径选择mac不存在地址栏,有时候你去获取文件路径粘贴过来...

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    机器学习1 简介及单变量线性回归

    一、机器学习 1.1概念 机器学习是应用学习算法,用无穷多的特征或者线索来做预测,如何处理这些特征是关键。 1.2监督学习和无监督学习 监督学习:对数据集的每个样本,想要算法...

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    机器学习吴恩达——第一周

    本篇博客内容均为个人理解,如有错误,敬请指出。 1.1 Welcome to ML 列举了一些机器学习常见的应用,如: 1.手写识别 2.垃圾邮件分类 3.图像处理 4.搜索...

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    二分查找

    二分查找是我接触的第一个算法。 但是其实我们最早接触的关于二分查找就是那个猜数字的游戏。 也就是,生成一百以内的随机数,给n次机会猜。 想必大家都知道一定是每次一半一半的猜才...

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    三分搜索

    原理什么的都是相同的,三分搜索也是基于分治思想的查找算法。 但是我们仔细想想二分查找,是不是只适合单调函数。 而三分搜索可以用于凸函数和凹函数。 三分搜索同样有left和ri...

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