目录请先看前言1 人工智能1.1 科普1.2 基础知识1.2.3 神经网络如何判断自己预测得是否准确1.2.4 神经网络是如何进行学习的1.2.5 计算图1.2.6 如何计算逻辑回归的偏导数1.2.7 向量化1.2.8 如何开始使用python1.2.9 如何向量化人工智能算法1.2.10 [实战编程]教你编写第一个人工智能程序1.3 初级神经网络1.3.1 浅层神经网络1.3.2 如何计算浅层神
转载
2024-08-29 23:26:55
69阅读
1.处理文本数据神经网络不会接收原始的文本作为输入，它只能处理数值型张量。于是，文本向量化便是对文本处理的关键一步，所谓文本向量化就是将文本转化为数值型张量的过程。他有多种实现方式：将文本分割成单词，将每个单词转化为一个向量将文本分割成字符，将每个字符转化为一个向量提取单词或者字符的n-gram,并将每个n-gram转化为一个向量。n-gram是多个连续单词或字符的集由于大多数场景中单独对字符进行
转载
2023-08-17 18:50:37
254阅读
记录ng讲的deep learning课的笔记，第3课：Python and Vectorization
1 向量化( Vectorization )在逻辑回归中，以计算z为例，$ z = w^{T}+b $，你可以用for循环来实现。但是在python中z可以调用numpy的方法，直接一句$z = np.dot(w,x) + b$用向量化完
转载
2023-06-12 20:22:55
330阅读
1、矢量化/向量化我们推荐使用向量化的形式进行编码，尽可能避免使用for循环而采用向量化形式。 对于机器学习领域广为使用的python语言而言，没有内置对于矩阵、向量的支持，毕竟python是一门通用语言。但是，借助一些第三方库（数值线性代数库）如下面的Numpy，我们也可以很容易的处理向量数值运算。2、NumpyNumpy是Numerical Python的缩写，是Python生态系统中高性能科
转载
2023-07-04 20:49:21
298阅读
为什么使用向量表示词但是在NLP中，传统方法通常是把词转换为离散的不可分割的符号，这导致很难利用不同的词之间的关系（所有的单词之间的距离都一样），例如dog：id143，cat：id537，这使得我们需要更多的数据来训练模型，而使用向量的表达的话可以克服这一缺点，例如在向量中可以利用cat和dog之间的相似性。使用向量表示词也叫word embeddingps：上面说的都是使用连续的向量空间中的点
转载
2024-05-27 16:38:22
30阅读
作者：Cheever编译：1+1=6今天给大家好好讲讲基于Pandas和NumPy，如何高速进行数据处理！1向量化1000倍的速度听起来很夸张。Python并不以速度著称。这是真的吗？当然有可能 ，关键在于你如何操作！如果在数据上使用for循环，则完成所需的时间将与数据的大小成比例。但是还有另一种方法可以在很短的时间内得到相同的结果，那就是向量化。这意味着要花费15秒的时间来编写代码，并且在15毫
转载
2023-12-04 21:18:39
73阅读
文章目录1. NumPy ndarray：多维数组对象1.1 生成ndarray1.2 ndarray的数据类型1.3 NumPy数组算术1.4 基础索引与切片1.4.1 数组的切片索引1.5 布尔索引1.6 神奇的索引1.7 数组转置和换轴2. 通用函数：快速的逐元素数组函数3. 使用数组进行面向数组编程3.1 将条件逻辑作为数组操作3.2 数学和统计方法3.3 布尔值数组的方法3.4 排序3
转载
2023-09-06 14:07:57
134阅读
文章目录一、向量化二、逻辑回归向量化三、广播四、 A note on python/numpy vectors五、逻辑回归损失函数的解释六、总结 一、向量化深度学习算法中，数据量很大，在程序中应该尽量减少使用loop循环语句，而可以使用向量运算来提高程序运行速度。向量化（Vectorization）就是利用矩阵运算的思想，大大提高运算速度。例如下面所示在Python中使用向量化要比使用循环计算速
转载
2023-08-10 02:15:28
214阅读
文章目录1. Vectorization2. More Vectorization Examples3. Vectorizing Logistic Regression4. Vectorizing Logistic Regression’s Gradient Output5. Broadcasting in Python6. A note on python/numpy vectors7. Qu
转载
2023-10-04 19:19:13
60阅读
文章目录4.1 NumPy ndarray:多维数组对象创建ndarray的数据类型向量化：数组算术基础索引与切片布尔索引bool算数运算符神奇索引数组转置和换轴4.2 通用函数：快速的逐元素数组函数4.3 使用数组进行面向数组编程将条件逻辑作为数组操作：where方法数学和统计方法any() all()排序sort()unique()in1d()4.5 线性代数点乘numpy.linalg4.
转载
2023-08-08 07:40:04
362阅读
数学问题是：总和中的表达式实际上比上面的表达式复杂得多,但这是一个最小的工作示例,不会使事情过于复杂.我用Python编写了6个嵌套for循环,并且正如预期的那样表现非常糟糕(真正的表单执行得很糟糕,需要评估数百万次),即使在Numba,Cython和朋友的帮助下也是如此.这里使用嵌套for循环和累积和来编写：import numpy as np
def func1(a,b,c,d):
'''
M
转载
2023-08-23 12:56:48
113阅读
一、多维数组1、生成ndarray （array函数）.np.array()生成多维数组例如：import numpy as npdata1=[6,7.5,8,0,1] #创建简单的列表print(data1)arr1=np.array(data1) #将列表创建数组print(arr1)2、ndarry的数据类型（1）dtype() #获取数组元素类型（浮点数、复数、整数等）data=np.ra
转载
2023-08-28 10:53:05
99阅读
python数据类型_在量化交易中的用途一、整数1、表示数量或份额，例如交易的股票数量、ETF基金份额等。num_shares = 1000 # 股票数量为1000
num_futures = 5 # 期货合约数量为 5 张2、记录交易次数和循环计数器。num_trades = 0 # 初始化交易次数为0
for i in range(10):
# do something
转载
2024-08-23 10:09:18
89阅读
参考资料：https://github.com/lijin-THU/notes-python（相应实体书为：《自学Python——编程基础、科学计算及数据分析》）1. 向量化函数（1）自定义sinc函数1 import numpy as np
2
3 def sinc(x):
4 if x == 0.0:
5 return 1.0
6 else:
7
转载
2023-05-21 12:35:37
164阅读
一、概述1.1 从数据处理到人工智能数据表示->数据清洗->数据统计->数据可视化->数据挖掘->人工智能数据表示：采用合适方式用程序表达数据数据清理：数据归一化、数据转换、异常值处理数据统计：数据的概要理解，数量、分布、中位数等数据可视化：直观展示数据内涵的方式数据挖掘：从数据分析获得知识，产生数据外的价值人工智能：数据/语言/图像/视觉等方面深度分析与决策Pyth
转载
2024-08-19 14:57:17
83阅读
图的向量化表示，意即通过多维向量空间中的一点来表示一个图的特征，方便使用机器学习的方法对其进行分类操作。 首先讨论怎么从一副普通的图像中提取出特征图： 原图是（a），然后对其做碎片化，得到图（b），对原图做二值化得到图（c），图（b）和图（c）叠合得到图（d）。对于图（d）做下列定义： 各个色块被定义为特征图的各个节点，节点编号集合是颜色集合{黑，蓝，棕，绿，灰，橙，粉，紫，红，白
转载
2024-03-05 23:24:08
448阅读
Vectorization深度学习算法中，数据量很大，在程序中尽量减少使用loop循环语句，而可以使用向量运算来提高程序运行速度。向量化(Vectorization)就是利用矩阵运算的思想，大大提高运算速度。例如下面所示在Python中使用向量化要比使用循环计算速度快得多。21import numpy as np
import time
a = np.random.rand(1000000)
b
转载
2023-08-07 18:51:42
223阅读
1向量化 向量化是非常基础的去除代码中 for 循环的艺术，减少运行时间，在python中使用np.dot()进行向量化。 （1）代码举例 import time #为了计算不同方法的使用时间 a=np.random.rand(1000000) #用随机值创建了一个百万维度的数组 b=np.rand ...
转载
2021-07-25 15:55:00
1015阅读
2评论
numpy中直接创建ndarray，得到的是一维数组，也就是X.shape是(X.size, )；数学中定义的列向量是一个二维矩阵，大小是(X.size, 1). 于是，需要把1维的数组转化为2维的列向量，有扩充维度的两种方法：
转载
2023-05-23 00:30:49
214阅读
np.array([1, 0, 0])就是一个向量！想不到吧，嘿嘿！
转载
2023-05-30 15:37:42
84阅读
