一文搞懂梯度下降&反向传播如果把神经网络模型比作一个黑箱,把模型参数比作黑箱上面一个个小旋钮,那么根据通用近似理论(universal approximation theorem),只要黑箱上的旋钮数量足够多,而且每个旋钮都被调节到合适的位置,那这个模型就可以实现2023-05-02Python440
基于R语言的梯度推进算法介绍基于R语言的梯度推进算法介绍通常来说,我们可以从两个方面来提高一个预测模型的准确性:完善特征工程(feature engineering)或是直接使用Boosting算法。通过大量数据科学竞赛的试炼,我们可以发现人们更钟爱于Boostin2023-04-30Python240
Python怎么做最优化一、概观scipy中的optimize子包中提供了常用的最优化算法函数实现。我们可以直接调用这些函数完成我们的优化问题。optimize中函数最典型的特点就是能够从函数名称上看出是使用了什么算法。下面optimize包中函数的概览:1.非线2023-04-30Python190
R语言怎么实现数据转换为图表,在线等,急!!!可以,不过我没有发现比较容易的办法,您提到的这个功能很好用,可以随意改变报表的结构而不需要拆分单元格,可以把excel的数据变成图片的格式,这个图片可以根据目标的单元格的数据改变而改变,同时具有图片的特性,可以灵活调整大小等等,非常的灵活和2023-04-21Python200
谁能帮我编一个线性方程Ax=b的共轭梯度法的程序?谢谢了function [x,n]= conjgrad (A,b,x0) %共轭梯度法求线性方程组Ax=b的解r1 = b-A*x0p = r1n = 0for i=1:rank(A) %以下过程可参考算法流程 if(dot(p,A*p) &am2023-04-19Python150
Python 数据可视化:数据分布统计图和热图本课将继续介绍 Seaborn 中的统计图。一定要牢记,Seaborn 是对 Matplotlib 的高级封装,它优化了很多古老的做图过程,因此才会看到一个函数解决问题的局面。 在统计学中,研究数据的分布情况,也是一个重要的工作,比如某2023-04-17Python150
请问怎么用R语言正则表达式统计文章的单词数和中文字数,不能用程序包?首先声明,用R来处理字符串数据并不是一个很好的选择,还是推荐使用Perl或者Python等语言。不过R本身除了提供了一些常用的字符串处理函数,也对正则表达式有了一定的支持,具体各个函数的使用方法还是要参考R的帮助文档。sub()与gsub(2023-04-09Python180
基于R语言的梯度推进算法介绍基于R语言的梯度推进算法介绍通常来说,我们可以从两个方面来提高一个预测模型的准确性:完善特征工程(feature engineering)或是直接使用Boosting算法。通过大量数据科学竞赛的试炼,我们可以发现人们更钟爱于Boostin2023-03-26Python150
基于R语言的梯度推进算法介绍基于R语言的梯度推进算法介绍通常来说,我们可以从两个方面来提高一个预测模型的准确性:完善特征工程(feature engineering)或是直接使用Boosting算法。通过大量数据科学竞赛的试炼,我们可以发现人们更钟爱于Boostin2023-03-21Python170
r语言论文怎么写关于论文怎么写。标准步骤如下 1、论文格式的论文题目:(下附署名)要求准确、简练、醒目、新颖。 2、论文格式的目录 目录是论文中主要段落的简表。(短篇论文不必列目录) 3、论文格式的内容提要: 是文章主要内容的摘录,要求短、精、完整。...2023-03-20Python140
策略梯度(Policy Gradient)强化学习方法主要分为两类,一类是Model-based,另外一种是Model free,如图所示: 而Model Free中又包含两种方法,其中一种是基于策略的角度考虑的方法,而Policy Gradient则是Policy based2023-03-16Python180
python手写数字输入界面如何设计?这东西太简单了啊。不过你要有些算法基础。如果实在是没有,就拿现成的手写识别算法。界面这东西,基本上刚刚入门的GUI设计都会有画图这样的例子,拿过来略略改一下就要可以用。没有调查过。如果我去设计会考虑1.笔画,2.拐点, 3.曲度4.分段2023-03-14Python190
目标检测系列(一):R-CNN目标检测(object detection)是计算机视觉中非常重要的一个领域。在卷积神经网络出现之前,都利用一些传统方法手动提取图像特征进行目标检测及定位,这些方法不仅耗时而且性能较低。而在卷积神经网络出现之后,目标检测领域发生了翻天覆地的2023-03-12Python200
如何用R语言对一组样本数据进行拟合求出密度函数?曲线拟合:(线性回归方法:lm)1、x排序2、求线性回归方程并赋予一个新变量z=lm(y~x+I(x^2)+...)3、plot(x,y)#做y对x的散点图4、lines(x,fitted(z))#添加拟合值对x的散点图并连线曲线拟合:(n2023-03-11Python180
r语言论文怎么写关于论文怎么写。标准步骤如下 1、论文格式的论文题目:(下附署名)要求准确、简练、醒目、新颖。 2、论文格式的目录 目录是论文中主要段落的简表。(短篇论文不必列目录) 3、论文格式的内容提要: 是文章主要内容的摘录,要求短、精、完整。...2023-03-05Python140
Xgboost在做分类问题时拟合的是什么https:www.zhihu.comquestion269929168?sort=created先说结论,拟合的是概率值。 XGBoost是GBDT的升级版,下面用GBDT来说明处理分类问题时,每一轮迭代的是什么。2023-03-05Python130
如何用R语言对一组样本数据进行拟合求出密度函数?曲线拟合:(线性回归方法:lm)1、x排序2、求线性回归方程并赋予一个新变量z=lm(y~x+I(x^2)+...)3、plot(x,y)#做y对x的散点图4、lines(x,fitted(z))#添加拟合值对x的散点图并连线曲线拟合:(n2023-03-05Python150
GBDT简介GB代表的是Gradient Boosting,意为梯度提升,梯度是一种数学概念,一个函数的梯度方向是函数上升最快的方向,相反的,负梯度方向是函数下降最快的方向。 算法步骤: 这里的DT我们不要简单理解为广义的决策树,考虑到我们G2023-03-05Python150
GBM & GBDT详解在理解GBDT之前,我们需要知道什么是GBM,GBM的全称是Gradient Boosting Machines,它是1999年被Jerome Friedman在他的论文中提出来的,从名字中我们可以知道这个算法的关键词:G(Gradien2023-03-05Python130
如何在r语言中抓取股票数据并分析论文用quantomd包然后getsymbols函数分析论文 要看你研究方向如果是看影响因素 一般回归就行如果看股票波动和预测 可能需要时间序列是的,明年一月股票价格属于逻辑回归问题。逻辑回归这个模型很神奇,虽然它的本质也是回归,但是它是一2023-03-05Python200