最近在GitHub上学习了有关python实现常见机器学习算法目录一、线性回归1、代价函数2、梯度下降算法3、均值归一化4、最终运行结果5、使用scikit-learn库中的线性模型实现二、逻辑回归1、代价函数2、梯度3、正则化4、S型函数5、映射为多项式6、使用的优化方法7、运行结果8、使用scikit-learn库中的逻辑回归模型实现逻辑回归_手写数字识别_OneVsAll1、随机显示100个
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2024-09-10 13:21:00
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关于迁移学习的科普。
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2021-06-22 16:31:58
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关于迁移学习的科普。
原创
2022-03-15 11:36:45
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# 实现 MySQL 数据库技术与应用中的会员表
在学习如何实现 MySQL 数据库中的会员表之前，我们首先需要了解整件事情的流程。这项任务主要可以分为以下几个步骤：
| 步骤编号 | 步骤内容 | 说明 |
| -------- | ---------------------- | ----
题的难点：1、有运算优先级，不好判断。2、有破坏整体和谐性的讨厌的括号。3、不知道哪里要填数。4、要求方案数很大，搜索不会做呐。发现难点1和2都是中缀表达式的缺点。转成后缀表达式后难点1、2就烟消云散了。普及一下： 前缀表达式（又称波兰表达式）与后缀表达式（又称逆波兰表达式）较我们平常使用的中缀表达式，最主要的特点是没有括号。前/后缀表达式是一种十分有用的表达式，将中缀表达式转换为前缀表达式后，
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2024-08-09 18:54:14
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最近笔者受邀进行了一次分享并为此制作了一个 PPT 。完后 PPT 弃之可惜，做成图片配上说明分享于此（PDF 版）。 page 1 题图来自波兰艺术家 Zbigniew Bielak 。他的作品被许多重金属 / 极端金属乐队用作专辑封面。例如 Mayhem ，Behemoth，Ghost 等。 page 2 本 PPT 的内容导览。思路是先介
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2024-02-21 13:43:26
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# Python 计算p值
在统计学中，p值是一种用来评估观察到的数据和假设之间的关系的度量。它是一个概率值，用来描述在原假设为真的情况下，观察到的结果发生的概率。p值的计算可以帮助我们确定观察到的差异是否由随机因素引起，从而判断假设的成立性。
## 1. p值的定义和计算原理
p值是基于假设检验的统计推断方法中的一个重要概念。在进行假设检验时，我们首先提出一个原假设（null hypoth
原创
2023-08-10 06:35:29
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# Python计算r值p值的步骤
## 概述
在统计学中，Pearson相关系数（r值）和p值是用来衡量两个变量之间线性关系的重要指标。r值的取值范围在-1到1之间，表示两个变量的相关程度。p值则用来判断r值的显著性，p值越小表示相关性越显著。
在Python中，我们可以使用scipy库中的stats模块来计算r值和p值。本文将介绍如何使用Python来进行这一计算。
## 步骤概览
下
原创
2023-09-16 11:42:56
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废话不多说，直接上程序哈：
name=input('Name:')
height=input('Height(m):')
weight=input('Weight(kg):')
BMI=float(float(weight)/(float(height)**2))
print('您的BMI指数为：',BIM)
if BMI <18.5:
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2023-06-14 21:21:27
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计算机系统：输入->（计算）->输出建立模型可以模拟事情的运作神经网络的基本思想：持续细化误差值。大的误差需要大的修正值，小的误差需要小的修正值。尝试得到一个答案，并多次改进答案。可称迭代，是持续地、一点一点地改进答案。分类器和预测器区别不大预测器：接受一个输入，做应有的预测，输出结果简单预测器中，使用线性函数可以对先前未知的数据分类，但某些情况下得到正确的斜率需要改进。如何更好地调整
# Python 计算回归 P 值
## 引言
在统计学中，回归分析是一种用于探索变量之间关系的方法。通过计算回归 P 值，可以判断回归模型的显著性，即自变量与因变量之间是否存在显著关系。Python 是一种功能强大的编程语言，也提供了丰富的工具和库来进行统计分析。本文将介绍如何使用 Python 来计算回归 P 值，并提供相应的代码示例。
## 回归分析概述
回归分析是一种用于建立自变量与因
原创
2023-10-01 10:59:57
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匿名用户1级2017-07-30 回答Alpha-Beta剪枝用于裁剪搜索树中没有意义的不需要搜索的树枝，以提高运算速度。假设α为下界，β为上界，对于α ≤ N ≤ β:若 α ≤ β 则N有解。若 α > β 则N无解。下面通过一个例子来说明Alpha-Beta剪枝算法。上图为整颗搜索树。这里使用极小极大算法配合Alpha-Beta剪枝算法，正方形为自己(A)，圆为对手(B)。初始设置α为
逻辑回归神经网络实现手写数字识别1 - 导入模块
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
from ld_mnist import load_digits
%matplotlib inline
2 - 导入数据及数据预处理
mnist = load_digits()
Extracting C:
假设检验原理反证法小概率事件在一次试验中是几乎不可能发生的（但在多次重复试验中是必然发生的）假设检验的步骤设置原假设与备择假设；设置显著性水平（通常选择）；根据问题选择假设检验方式；计算统计量，并通过统计量获取P值根据P值和显著性水平值，决定接受原假设还是备择假设。原假设备择假设的设置：应当把如果真实成立但误判为不成立后会造成严重后果的命题选为原假设；应当把分析人员想证明正确的命题作为备择假设；应
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2024-03-11 15:22:15
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# 使用 Python 计算 F 值和 P 值
在统计分析中，F 值和 P 值是检验假设的重要指标。下面，我将为你提供一个简单的流程以及代码示例，帮助你了解如何在 Python 中实现 F 值和 P 值的计算。
## 流程概述
我们将通过以下步骤来计算 F 值和 P 值。在进行线性回归或方差分析时，这些步骤是非常典型的。
| 步骤 | 操作 | 说明
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import re
'''
通过unicode编码方式替换，我原先没转换unicode的编码，用re.compile()总是丢失字段
'''
st = u"""
首先要理解清楚这两个东西的概念和含义。什么是P值？还是列一下它的定义，P值是指当原假设为真时所得到的观察结果或更为极端结果出现的概率，简单讲
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2024-02-29 06:45:43
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# Python计算ROC曲线P值的方法
在机器学习中，评估模型的性能是至关重要的。ROC曲线（接收器操作特征曲线）提供了一种可视化工具，用于评估二分类模型的表现。而计算ROC曲线的P值，则可以帮助我们理解模型的显著性。本文将重点讨论如何使用Python计算ROC曲线及其对应的P值，提供代码示例，并辅以解释。
## 什么是ROC曲线？
ROC曲线是定义为真正率（True Positive R
在数据科学和统计分析中，计算p值是一个极其重要的步骤。而在Python中，SciPy库为我们提供了方便的方法来计算这一统计量。在本文中，我将详细阐述如何在Python中利用SciPy计算p值的过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和生态扩展。
### 环境准备
在开始之前，我们需要准备合适的环境。确保你系统上的Python版本为3.6或更高，并且已经安装SciPy库和相关的
# Python 计算双尾p值的指导
在统计学中，p值用于检验假设的结果。在这里，我将带你了解如何在Python中计算双尾p值。整个过程可以分为几个步骤，接下来我们将通过示例学习实现这一功能。
## 流程概述
以下是计算双尾p值的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 准备数据 |
| 3 | 进行t检
原创
2024-10-10 03:46:11
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# 如何实现“Python计算影像的p值”
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我有责任帮助新手解决问题。在本文中，我将教你如何使用Python计算影像的p值。首先，我将给出整个流程的步骤，然后详细说明每一步需要做什么，包括使用的代码和代码的注释。
## 流程步骤
以下是实现“Python计算影像的p值”所需的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必
原创
2024-04-17 04:06:46
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