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python机器学习库numpy 10、遍历数组元素 一、总结 一句话总结： numpy遍历数组的行可以直接for循环，遍历列的话可以先转置，让列变成行，再遍历行的方式即可遍历，遍历每一个元素的话可以用flatten()方法打平数组 1、迭代行 for i in arr: print(i) 2、迭代 阅读全文
posted @ 2020-08-29 00:48
范仁义
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python机器学习库numpy 9、访问数组元素 一、总结 一句话总结： 在numpy中，我们可以通过下标的方式来访问数组元素，比如arr[1][1]，我们也可以通过索引的方式来访问数组，比如arr[1,1:3]（第1行 列从1-2） import numpy as np arr=np.arang 阅读全文
posted @ 2020-08-28 22:34
范仁义
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python机器学习库numpy 8、常用函数 一、总结 一句话总结： 二、常用函数 博客对应课程的视频位置： 8、常用函数（一）-范仁义-读书编程笔记https://www.fanrenyi.com/video/38/350 8、常用函数（二）-范仁义-读书编程笔记https://www.fanr 阅读全文
posted @ 2020-08-28 08:26
范仁义
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python机器学习库numpy 7.3、生成随机数-随机种子 一、总结 一句话总结： 设置随机数种子主要是两个方法，一个是RandomState方法，一个是seed方法 随机种子方法 RandomState：定义种子类：RandomState是一个种子类，提供了各种种子方法，最常用seed see 阅读全文
posted @ 2020-08-28 07:15
范仁义
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python机器学习库numpy 7.2、生成随机数-正态分布 一、总结 一句话总结： 正态分布主要两个函数，一个randn方法，表示标准正态分布，一个是normal方法，表示指定均值和标准差的正态分布 a、标准正态分布（均值为0，标准差为1）： numpy.random.randn(d0, d1, 阅读全文
posted @ 2020-08-28 06:30
范仁义
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python机器学习库numpy 7.1、生成随机数-均匀分布 一、总结 一句话总结： 均匀分布常用主要四个方法，表示[0, 1)之间均匀分布的rand和random，表示[low, high)之间的uniform，随机整数randint a、服从[0, 1)之间的均匀分布： numpy.rando 阅读全文
posted @ 2020-08-27 05:41
范仁义
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Tensorflow2（预课程） 1.4.1、自动计算梯度 一、总结 一句话总结： 将变量指定为Variable，就不需要tape.watch([a, b, c])步骤了，tensorflow自动给你做了 import tensorflow as tf x = tf.constant(1.) a = 阅读全文
posted @ 2020-08-27 04:18
范仁义
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python基础_格式化输出（%用法和format用法） 一、总结 一句话总结： A、%是格式化占位输出，就像c语言的printf方法一样，比如 text1.set_text('w=%.4f,b=%.4f,step=%d' %(bw_list[i][1],bw_list[i][0],i)) B、fo 阅读全文
posted @ 2020-08-27 03:35
范仁义
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Tensorflow2（预课程） 1.5、线性回归-非tensorflow方式 一、总结 一句话总结： 对这样的一个节点的神经网络而言，不同的数据的梯度和误差都是所有数据相加，不过误差求求平均即可 # 计算误差 # y = wx + b def compute_error_for_line_give 阅读全文
posted @ 2020-08-26 01:56
范仁义
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Tensorflow2（预课程） 1.2.1、线性回归对应的神经网络结构 一、总结 一句话总结： |||-before 线性模型的神经网络模型到底是怎样，一维的多个输入又怎么表示 |||-end (I)、如果有两个维度的输入，那么input就是2条线，比如第二层是3层，那么对应的w是[2,3]个 ( 阅读全文
posted @ 2020-08-26 01:54
范仁义
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