利用NumPy和Pandas进行机器学习数据处理与分析
🍀Numpy介绍在进行科学计算和数据分析时，处理大量数据和进行高效的数值计算是不可或缺的。为了满足这些需求，Python语言提供了一个被广泛使用的库——Numpy。Numpy是Numerical Python的缩写，它为Python提供了功能强大的多维数组对象和一组用于处理这些数组的函数。本文将介...
机器学习PAI的graph-learn是不是对numpy的版本有有求啊？
机器学习PAI的graph-learn是不是对numpy的版本有有求啊？
学习笔记： 机器学习经典算法-Numpy软件
numpy.array 存储多维数组，并可以将这些数组视为矩阵进行操作。在机器学习sklearn框架中，输入数据格式要求使用numpy数组。numpy.array与python基础list和array最大的区别：基础list可以存储任意元素类似R中的vector，缺点就是效率低下；而基础的array...
【机器学习】Numpy常用函数集锦
1、概述 Numpy对于机器学习可能不如SKLearn那么重要，但是Numpy能对机器学习过程中常用的数据结构(向量、矩阵以及张量)进行高效的操作，所以很有必要对其进行学习、记忆以及总结，当然在实践中多使用自然比记忆更好。2、常用Numpy函数的总结import ...
《机器学习测试》笔记（1）——numpy
NumPy(NumericalPython) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy 的前身 Numeric 最早是由 Jim Hugunin 与其它协作者共同开发，2005 年，Travis Oliphant 在 N...
Python机器学习数据建模与分析——Numpy和Pandas综合应用案例：空气质量监测数据的预处理和基本分析
本篇文章主要以北京市空气质量监测数据为例子，聚集数据建模中的数据预处理和基本分析环节，说明Numpy和Pandas的数据读取、数据分组、数据重编码、分类汇总等数据加工处理功能。同时在实现案例的过程中对用到的Numpy和Pandas相关函数进行讲解。数据在进行案例之前，我首先将本案例即将用到的数据集链...
【机器学习】numpy实现Adam优化器
Adam优化原理自适应矩估计（Adam）是计算每个参数的自适应学习率的另一种方法。除了存储过去平方梯度（如Adadelta和RMSprop）的指数衰减平均值外，Adam还保持过去梯度的指数衰减平均值，类似于动量：它们通过计算偏差修正的第一和第二矩估计值来抵消这些偏差：然后，...
【机器学习】numpy实现RMSprop优化器
RMSprop优化原理RMSprop是Geoff Hinton在其Coursera课程中提出的一种未发表的自适应学习率方法。RMSprop和Adadelta都是在同一时间独立开发的，这是因为需要解决Adagrad学习率急剧下降的问题。RMSprop实际上与我们在上面推导的Adadelta的第一个更新...
【机器学习】numpy实现Adadelta优化器
Adadelta优化原理Adadelta是Adagrad的一个扩展，旨在降低其攻击性、单调递减的学习率。Adadelta没有累加所有过去的平方梯度，而是将累加过去梯度的窗口限制为某个固定大小：w。不是低效地存储以前的平方梯度，而是将梯度之和递归定义为所有过去平方梯度的衰减平均值。然后，时间步的运行平...
【机器学习】numpy实现NAG(Nesterov accelerated gradient)优化器
NAG(Nesterov accelerated gradient)优化原理Momentum是基于动量原理的，就是每次更新参数时，梯度的方向都会和上一次迭代的方向有关，当一个球向山下滚的时候，它会越滚越快，能够加快收敛，但是这样也会存在一个问题，每次梯度都是本次和上次之和，如果是同向&...
更新时间 2023-09-21 09:52:55
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