牛客98796599 - 个人主页动态

2019-07-28 11:48

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题目要求：      （1） 用名称、人口、海拔高度、天气、年份等数据成员建立一个名为City的类。建立一个产生City对象的类。      （2）将产生的City对象（数量大于200个）填充至一个容器，容器的类型自选。      （3）对于City对象的具体属性值通过创建发生器来生成。生成规则如下：年份为2006年；名称由4-8个英文小写字符随机构成；人口在范围[100000,10000000)内随机选取；海拔高度在范围[0,4000)米内随机选取；上述三值均不可重复；天气在枚举常量表中{Rainy,Snowy,Cloudy,Sunny}随机选取（1年天气取12个值，即每月一个值）。    ...

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2019-07-28 11:48

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北京理工大学算法工程师

matlab处理txt文件数据

read_txtfile.,m clear close all clc %load函数一般将用来导入纯数字的文件，可以是文本格式的文件或者是matlab保存的mat格式的文件 position=load('坐标点.txt'); %将.txt数据读入到matlab工作空间 [m,n]=size(position); %获得数据矩阵的大小 j=1; sumx=0; sumy=0; for i=1:10 sumx=sumx+position(i,1); sumy=sumy+position(i,2); end ave(j,1)=sumx/10;ave(j,2)=sumy/...

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2019-07-28 11:48

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matlab读取csv文件数据并绘图

circle.m（画二维圆的函数） %该函数是画二维圆圈，输入圆心坐标和半径 %rectangle()函数参数‘linewidth’修饰曲线的宽度 %'edgecolor'，'r'，edgecolor表示边框颜色，r表示颜色参数 %'facecolor','b'，facecolor表示内部填充颜***表示颜色参数 function [] = circle( x,y,r ) rectangle('Position',[x-r,y-r,2*r,2*r],'Curvature',[1,1],'linewidth',1); axis equal; end draw_arrow.m（画两坐标点之...

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2019-07-28 11:48

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TensorFlow——可视化工具TensorBoard的使用

1、TensorBoard简介 Tensorboard 是Tensorflow官方推出了 可视化工具 ，它可以通过TensorFlow程序运行过程中输出的 日志文件 可视化TensorFlow程序的运行状态。 TensorBoard 和 TensorFLow 程序跑在不同的进程中，TensorBoard 会自动读取最新的TensorFlow日志文件，并呈现当前 TensorFLow 程序运行的最新状态。 TensorBoard可视化神经网络模型训练过程中各种指标的变化趋势，直观的了解神经网络的训练情况。 TensorBoard的使用对于程序的理解...

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2019-07-28 11:54

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BP（Back propagation）神经网络

目录 1、BP（Back propagation）神经网络描述 2、BP神经网络的向前传播 3、BP神经网络的代价函数（损失函数） 4、BP神经网络的反向传播 5、BP神经网络优化过程总结 6、BP神经网络的进一步优化 1、BP（Back propagation）神经网络描述 （1）BP（反向传播(Back Propagation)）神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是目前应用最广泛的神经网络之一。 （2）该网络的主要特点是信号的正向传播，误差反向传播 （3）BP神经网络主要分为两个过程：      第一个过程是信号的正向传播（前向传播），从输入...

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2019-07-28 11:50

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TensorFlow——MNIST手写数字识别

MNIST手写数字识别 MNIST数据集介绍和下载： http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 一、数据集介绍： MNIST是一个入门级的 计算机视觉数据集 下载下来的数据集被分成两部分：60000行的 训练数据集 （ mnist.train ）和10000行的 测试数据集 （ mnist.test ） 二、Softmax回归函数 三、TensorFlow实现MNIST手写数字识别 （1）构建一个只有 输入层 和 输出层 的简单神...

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2019-07-28 11:50

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TensorFlow——实现线性回归算法

#TensorFlow实现线性回归算法 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #使用numpy生成200个随机点 x_data=np.linspace(-0.5,0.5,200)[:,np.newaxis] noise=np.random.normal(0,0.02,x_data.shape) y_data=np.square(x_data)+noise #定义两个placeholder存放输入数据 x=tf.placeholder(tf.float32,[None,1]) y...

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2019-07-28 11:50

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NumPy—random随机数生成函数总结

目录 import numpy as np 1、np.linspace(start,end,num) 2、np.random.normal(loc, scale, size) 3、np.random.uniform(low, high, size) 4、np.random 5、numpy.random.RandomState() import numpy as np 1、np.linspace(start,end,num) start代表起始的值，end表示结束的值，num表示在这个区间里生成数字的个数，生成的数组是等间隔生成的。start和end这两个数字可以是整数或者浮...

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2019-07-28 11:50

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TensorFlow——训练神经网络模型

TensorFlow训练神经网络模型的步骤： （1）定义神经网络的结构和向前传播的输出结果 （2）定义损失函数以及选择反向传播优化的算法 （3）生成会话（tf.Session），并且在训练数据上反复运行反向传播优化算法 例：下面是一个完整的程序来训练神经网络解决二分类问题 import tensorflow as tf import numpy as np #通过NumPy工具包生成模拟数据 batch_size=8 #定义训练数据batch的大小 #定义神经网络的参数 w1=tf.Variable(tf.random_normal([2,3]...

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2019-07-28 11:50

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北京理工大学算法工程师

TensorFlow——入门基础

TensorFlow 原理： TensorFlow 使用 Graph 来描述 计算任务 ,图中的节点被称之为 op. 一个op可以接受0或多个 tensor 作为输入,也可产生0或多个tensor作为输出.任何一个Graph要想运行,都必须借助上下文 Session .通过Session启动Graph,并将Graph中的op分发到CPU或GPU上,借助Session提供执行这些op.op被执行后,将产生的tensor返回.借助Session提供的 feed 和 fetch 操作,我们可以为op赋值或者获取数据.计算过程中,通过变量 (Variab...

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2019-07-28 11:54

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北京理工大学算法工程师

TensorFlow——快速安装

TensorFlow：2015年Google开源的机器学习框架 1、Anoconda安装 （1）Window,MacOS,Linux都已支持Tensorflow。 （2） Window用户只能使用 python3.5 (64bit) 。MacOS,Linux支持python2.7和python3.3+。 （3）有GPU可以安装带GPU版本的，没有GPU就安装CPU版本的。 推荐安装Anaconda，pip版本大于8.1 Anoconda官网： https://www.anaconda.com/ Anaconda版本下载： https://...

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2019-07-28 11:51

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北京理工大学算法工程师

K-近邻法（KNN算法）

目录 1、kNN算法（K 最近邻(k-Nearest Neighbors)）描述 2、KNN算法的工作原理： 3、KNN算法的一般流程 4、KNN算法的优点和缺点 5、应用KNN的常见问题 6、KNN与推荐系统 7、KNN算法的应用领域 8、KNN算法实战：电影分类 1、kNN算法（K 最近邻(k-Nearest Neighbors)）描述 简单地说，k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 k-近邻算法是一种基本分类与回归方法；它是是监督学习中分类方法的一种，属于懒散学习法（惰性学习方法）。 给定一个训练集D和一个测试对象z,该测试对象是一个由属性值和...

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2019-07-28 11:51

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北京理工大学算法工程师

机器学习——入门概述总结

目录 机器学习入门概述总结 前言： 1、机器学习的定义 2、机器学习的领域 3、机器学习算法类型 （1）监督学习(Supervised Learning) （2）无监督学习(Unsupervised Learning) （4）半监督学习(Semi-supervised Learning) （5）强化学习(Reinforcement Learning) （6）遗传算法(Genetic Algorithm) （7）推荐算法（Recommendation Algorithm） 4、监督学习和无监督学习的区别 5、在具体应用中如何选择算法 6、开发机器学习应用程序的步骤 ...

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2019-07-28 11:52

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北京理工大学算法工程师

Python3数据分析——（2）Pandas快速入门基础

Pandas基础 Pandas 的名称来自于 面板数据 （panel data）和 Python数据分析 （data analysis）。 Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集，基于NumPy构建，提供了高级数据结构和数据操作工具，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。 Pandas特点： 1.一个强大的分析和操作大型结构化数据集所需的工具集 2.基础是NumPy，提供了高性能矩阵的运算 3.提供了大量能够快速便捷地处理数据的函数和方法 4.应用于数据挖掘，数据分析 5.提供数据清洗功能 ...

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2019-07-28 11:52

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北京理工大学算法工程师

Python3数据分析——（1）NumPy快速入门教程（官网教程翻译）

目录 一、基础篇 １、创建数组 ２、打印数组 ３、基本运算 ４、通用函数(ufunc) ５、索引，切片和迭代 二、形状操作 １、更改数组的形状 ２、组合(stack)不同的数组 ３、将一个数组分割(split)成几个小数组 三、复制和视图 １、完全不拷贝 ２、视图(view)和浅复制 ３、深复制 四、函数和方法(method)总览 五、进阶 １、广播法则(rule) ２、哨的索引和索引技巧 （１）通过数组索引 （２）通过布尔数组索引 ３、ix_()函数 ４、用字符串索引 ５、线性代数 ６、简单数组运算 六、技巧和提示 １、“自动”改变形状 ...

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