2026年11月4日
六、前向传播与损失函数
摘要： 前向传播与损失函数 （一）原理 1. 定义 前向传播是指在一个神经网络（或机器学习模型）中，从输入到输出的信息传递过程，具体来说，就是数据从输入层开始，经过隐藏层的一系列运算，最终传递到输出层得到预测结果的过程 2. 斜截式 通过斜截式公式计算预测值，配合参数优化，实现对多个散点的线性拟合 \[y= 阅读全文
posted @ 2026-11-04 15:44 桑年 阅读(2) 评论(0) 推荐(0)
五、使用数学方法实现KNN
摘要： 使用数学方法实现KNN （一）KNN流程 1. 准备数据集与预测点 准备好包含特征和标签的数据集 准备好预测点的数据 2. 求距离 计算训练点集中各点到要预测的点 point_predict 的L2（欧式）距离 3. 对距离排序 进行排序，得到排序后的索引值列表 4. 获得 K 个最近的距离 取出前 阅读全文
posted @ 2026-11-04 10:16 桑年 阅读(3) 评论(0) 推荐(0)
2026年11月3日
四、距离计算方式
摘要： 距离计算方式 （一）欧式距离 1. 定义 欧式距离是最常见的距离度量方法，也称为直线距离 在二维空间中，欧式距离计算两点之间的直线距离 2. 公式 \[\sqrt{\sum_{i=1}^{n}(x_i - y_i)^2} ==> \sum_{i=1}^{n}(x_i - y_i)^2 \]3. 缺点 阅读全文
posted @ 2026-11-03 20:07 桑年 阅读(9) 评论(0) 推荐(0)
三、KNN与决策边界
摘要： KNN 与决策边界 KNN -- 经典的机器学习算法，基于距离 决策边界 -- 在一些分类算法（比如：两类）中一个可视化的（这两类的）一个边界点 （一）KNN 算法 1. 定义 K近邻法（K-Nearest Neighbor，KNN）算法是一种基于实例的学习，通过测量不同数据点之间的距离进行分类或回 阅读全文
posted @ 2026-11-03 17:06 桑年 阅读(2) 评论(0) 推荐(0)
二、机器学习
摘要： 机器学习 （一）scikit-learn工具 1. 介绍 开源，可商业使用 BSD 许可证 2. 特点 简单高效 scikit-learn 提供了简单高效的算法和工具，方便用户快速进行数据分析和机器学习 模块化设计 scikit-learn 采用模块化设计，使得用户可以根据需要自由组合不同的算法和工 阅读全文
posted @ 2026-11-03 10:21 桑年 阅读(6) 评论(0) 推荐(0)
一、工具和环境介绍
摘要： 虚拟仿真平台 -- 算法理论 撰写代码 -- 理论与实践相结合 项目 -- 灵活运用 阅读全文
posted @ 2026-11-03 10:19 桑年 阅读(5) 评论(0) 推荐(0)
2026年11月2日
一、微积分基础
摘要： 微积分 在机器学习（或者深度学习）中，绝大部分任务是构建一个损失函数，然后去最小化它，这个优化过程使用的就是微分 f(x) -- 损失函数 微分 -- 求导 pytorch 等会自动微分，不需要人为的去求导/微分，实现这些过程，但是需要理解这些概念 （一）导数的概念 导数是函数，完整地叫应该是“导函 阅读全文
posted @ 2026-11-02 14:43 桑年 阅读(8) 评论(0) 推荐(0)
五、学生成绩统计可视化
摘要： 学生成绩统计可视化 使用Pandas读取准备好的学生成绩表，计算每个学生的最终成绩 最终成绩是平时成绩的百分之三十加上考试成绩的百分之七十 判断是否及格（60），并将最终成绩和及格率填到表格里，并保存 然后使用 Matplotlib 进行显示最终成绩和及格率 我的方法： """ 使用 Pandas 阅读全文
posted @ 2026-11-02 14:39 桑年 阅读(11) 评论(0) 推荐(0)
四、Pandas数据处理
摘要： Pandas 数据处理 （一）Pandas库简介 1. Pandas Pandas是一个开源的、用于数据处理和分析的Python库，特别适合处理表格类数据。它建立在NumPy 数组之上，提供了高效的数据结构和数据分析工具，使得数据操作变得更加简单、便捷和高效。 2. 核心 （1）数据结构 Serie 阅读全文
posted @ 2026-11-02 14:38 桑年 阅读(179) 评论(0) 推荐(0)
2026年10月23日
三、Matplotlib库与数据可视化
摘要： Matplotlib库与数据可视化 （一）Matplotlib库 1. 简介 Matplotlib是一个基于Python的绘图库，它提供了一套和MATLAB相似的命令API， 广泛应用于科学计算、数据分析、机器学习等领域，便于用户快速上手。 其特点为： 易于上手：Matplotlib的API设计简洁 阅读全文
posted @ 2026-10-23 16:19 桑年 阅读(17) 评论(0) 推荐(0)
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