目录前言一、描述符示例：验证属性LineItem类第三版：一个简单的描述符LineItem类第四版：自动获取储存属性的名称LineItem类第五版：一种新型描述符二、覆盖型与非覆盖型描述符对比覆盖型描述符没有__get__方法的覆盖型描述符非覆盖型描述符在类中覆盖描述符三、方法是描述符四、描述符用法建议五、描述符的文档字符串和覆盖删除操作前言描述符是对多个属性运用相同存取逻辑的一种方式。 
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2024-06-20 13:00:57
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常用内置函数为了编程的高效和代码的简洁，我们常常会使用一些内置函数。这些函数可以帮助我们减少繁琐的自定义函数、循环、判断等硬编码操作，让代码看起来更简洁舒适，运行效率更高，有牛批克拉斯的感觉。 太过基础的python语法不再赘述，直接操练起来。在学习内置函数之前，先来看一个表达式—— lambda。实际上就是定义一个匿名函数首先定义一个常规的函数# 实现一个简单的线性方程
def linear_e
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2023-12-17 13:16:13
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面向对象进阶当然是要谈谈面向对象的三大特性：封装、继承、多态@property装饰器python虽然不建议把属性和方法都设为私有的，但是完全暴露给外界也不好，这样，我们给属性赋值的有效性九无法保证，因此，为了使得对属性的访问既安全又方便，可以通过属性的getter（访问器）和setter（修改器）方法进行对应的操作，在python中，可以考虑使用@property包装器来包装getter和sett
# PyTorch中的线性函数（Linear Function）
在深度学习领域，线性函数是非常基础且重要的组成部分。PyTorch作为一个流行的深度学习框架，其中的`Linear`类提供了方便的接口来实现线性变换。本文将深入探讨PyTorch的`Linear`函数的工作原理，并通过代码示例帮助读者更好地理解其应用。
## 什么是线性函数？
线性函数是这样一种函数形式：
\[ y = Ax
原创
2024-10-13 03:20:19
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# 教你实现 Python 中的 `linear_predict` 函数
在机器学习中，线性回归是一种常见的预测方法。在 Python 中，实现一个简单的 `linear_predict` 函数来执行线性预测是一个很好的练习。本文将逐步引导你完成这个过程，适合刚入行的小白。
## 整体流程
我们可以将实现 `linear_predict` 函数的过程分为以下几个步骤：
| 步骤
20210203 直接用pycharm 自带的20201215 直接装不上的情况下 先下载安装文件 再安装line_profiler使用装饰器(@profile)标记需要调试的函数.用kernprof.py脚本运行代码,被选函数每一行花费的cpu时间以及其他信息就会被记录下来。安装pip3 install Cpython
pip3 install Cython git+https://github
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2023-12-21 06:13:26
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线性回归学习目标掌握线性回归的实现过程应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预测知道回归算法的评估标准及其公式知道过拟合与欠拟合的原因以及解决方法知道岭回归的原理及与线性回归的不同之处应用Ridge实现回归预测应用joblib实现模型的保存与加载2.1 线性回归简介1 线性回归应用场景房价预测销售额度预测贷款额度预测举例：2 什么是线性回归2.1 定义与公式线性回归
昨天看了一点关于线性回归的概念和代码，将数据进行拟合，找出回归系数，拟合样本点，算出回归系数和截距，检测测试点。# 线性回归模型
from sklearn import linear_model
# 导入线型模型模块
regression = linear_model.LinearRegression()
# 创建线型回归模型
x = [[3],[8]]
# x坐标
y = [1,2]
# y坐标
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2023-10-10 06:21:20
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目录
简述
简述
内容详解
密度聚类
层次聚类
总结
一、激活函数作用
激活函数的主要作用是提供网络的非线性建模能力。如果没有激活函数，那么该网络仅能够表达线性映射，此时即便有再多的隐藏层，其整个网络跟单层神经网络也是等价的。因此也可以认为，只有加入了激活函数之后，深度神经网络才具备了分层的非线性映射学习能力。
二、激活函数所具有的几个性质
非线性： 当激活函数是线性的时候，一个两层的神
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2023-12-21 23:28:18
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幂函数（Power function）是形如f(x)=xa的函数，a∈R是实数。即以底数为自变量，幂为因变量，指数为常数的函数称为幂函数。性质 幂函数的图像一定会出现在第一象限内，一定不会出现在第四象限，至于是否出现在第二、三象限内，要看函数的奇偶性；幂函数的图像最多只能同时出现在两个象限内。1. 取正值 当α>0时，幂函数y=xα有下列性质： a、图像都经过点（1,1）(0,0）
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2023-10-10 16:43:12
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# 求函数的反函数
在数学中，我们经常需要求一个函数的反函数。反函数是原函数的逆操作，可以用来实现函数的逆运算。在Python中，我们可以通过一些方法来求一个函数的反函数。本文将介绍如何通过代码实现这一过程。
## 什么是函数的反函数
函数的反函数是指，如果一个函数 f 将 x 映射到 y，那么它的反函数 f^-1 将 y 映射回 x。反函数的存在条件是函数 f 必须是一一对应的，即每个输入
原创
2024-03-31 04:50:50
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# 如何在Python中求函数的逆函数
在学习函数和逆函数时，很多初学者会感到困惑，特别是在编程中如何实现这一过程。本文将指导你如何在Python中求函数的逆函数。我们将通过一系列步骤来完成这一任务，并配上详细的代码和解释，确保你能清晰理解每一步的操作。
## 流程概述
首先，我们可以将整个过程分为以下几个步骤，具体如下：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
在函数内部，可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身，这个函数就是递归函数。一、举个例子，我们来计算阶乘n! = 1 x 2 x 3 x … x n，用函数fact(n)表示，可以看出： fact(n) = n! = 1 x 2 x 3 x … x (n-1) x n = (n-1)! x n = fact(n-1) x n所以，fact(n)可以表示为n x f
激活函数目录激活函数一、为什么需要激活函数二、常见的激活函数1.Sigmoid2、tanh3、ReLU4、Leaky ReLU5、ELU6、Maxout三、如何选择合适的激活函数一、为什么需要激活函数神经网络单个神经元的基本结构由线性输出 Z 和非线性输出 A 两部分组成。如下图所示：其中，f(x) 即为线性输出 Z，g(x) 即为非线性输出，g() 表示激活函数。通俗来说，激活函数一般是非线性函
Google的神经网络算法模拟二分类问题激活函数使用线性函数linear，学习率为0.03noise设置为20，避免为理想情况。不使用隐藏层，而且就两个特征项。可以看到模型训练良好异或问题线性激活函数如果还是用线性的激活函数，则会出现下面的情况如果要采用线性神经网络解决异或问题，就在输入引入非线性项如果抖动太大则是学习率太高。梯度下降法会使得误差越来越小，但是不会直接到最小值，会在最小值的两边左右
取余函数 PHP取余函数 PHP两个取余 MOD(x,y) x%yMOD例如:9/3,9是被除数,3为除数.mod函数是一个求余函数，其格式为：mod(nExp1,nExp2)，即是两个数值表达式作除法运算后的余数。那么：两个同号整数求余与你所知的两个正数求余完全一样(即两个负整数与两个正整数的算法一样)。一、两个异号整数求余1.函数值符号规律(余数的符号)mod(负,正)=正mod(正,负)=负
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2023-12-30 17:43:10
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本文目录课堂笔记PyTorch框架A. 准备数据集B. 设计模型C. 构造损失函数和优化器D. 写训练周期实现代码：结果：课后练习：不同优化器，损失降低差别学习资料系列文章索引
课堂笔记使用pytorch完成如下：PyTorch框架A. 准备数据集B. 设计模型不再需要手工推算梯度公式，重点在于构造计算图：在 loss 处调用backward对整个图进行反向传播，注意loss一定要是标量
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2024-05-13 22:05:45
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什么是激活函数？激活函数（Activation functions）对于神经网络模型学习与理解复杂和非线性的函数来说具有十分重要的作用。它们将非线性特性引入到我们的网络中。如果网络中不使用激活函数，网络每一层的输出都是上层输入的线性组合，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合。如果使用的话，激活函数给神经元引入了非线性因素，使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数，此时神经网络就可以应用到各类
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2024-05-15 10:25:38
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ReLU 在神经网络中，常用到的激活函数有sigmoid函数： f(x)=11+e−x而本文要介绍的是另外一种激活函数，Rectified Linear Unit Function(ReLU, 线性激活函数) ReLU函数可以表示为 f(x)=max(0,x)显然，线性激活函数简单地将阈值设置在零点，计算开销大大降低，而且很多工作显示 ReLU 有助于提升效果 sigmoid、tanh
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2024-04-04 07:28:11
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激活函数激活函数是作用于神经网络神经元输出的函数。只有加入了非线性激活函数之后，深度神经网络才具备了分层的非线性映射学习能力，常用的激活函数如下图所示。 linear为线性激活函数，表达式为 ，用于回归神经网络输出（或二分类问题）；sigmoid为非线性激活函数 ，用于隐层神经元输出，将一个real value映射到（0,1）的区间，可以用来做二分类，函数在两端附近的梯度较小，这也是sigmoid
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2024-05-28 23:02:36
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