王木木呀！-CSDN博客

原创 python线性回归实现波士顿房价预测(激活函数)

这里写自定义目录标题激活函数激活函数的作用激活函数的分类SigmoidReluTanhLeaky_relu激活函数的应用激活函数激活函数的作用生活中真实的例子很复杂，很难将所有的数据用直线来表示出来，实际上真实的数据更容易用曲线表示。所以引入了激活函数。激活函数的分类常用的激活函数有Sigmoid，relu，tanh，leaky_relu。SigmoidSigmoid(x)=11+e−xSigmoid(x)= \frac{1}{1+e^{-x}}Sigmoid(x)=1+e−x1∂Sigm

2021-10-26 09:53:29 1790

原创 python线性回归实现波士顿房价预测

线性回归线性回归属于机器学习中的一种，机器学习就是机器可以自己学习，而机器学习的方法就是利用现有的数据和算法，解出算法的参数。从而得到可以用的模型。监督学习就是利用已有的数据（我们叫X，或者特征），和数据的标注（我们叫Y），找到x和y之间的对应关系，或者说是函数f。回归分析是一种因变量为连续值得监督学习。问题我们有现有问题，统计波士顿房价与所处位置之间的关系，得到数据如下。现在需要用一条直线将数据尽可能好的表示出来。分析问题第一步这条直线应该是y_hat=k*x+b数据已经有了，我们要做的

2021-10-25 20:32:42 6456 1

原创 Matplotlib基础

MatplotlibMatplotlib 是Python中类似 MATLAB 的绘图工具，熟悉 MATLAB 也可以很快的上手 Matplotlib。1.Matplotlib基础用法plot是绘制各种图形的命令子库，相当于快捷方式。plt.plot(x,y,format_string,**kwargs)常用参数意义：x：横坐标y：纵坐标format_string：定义线条的颜色和样式的操作linestyle：线条风格linewidth：线条宽度alpha：透明度color：线段颜色

2021-10-21 09:14:56 388

原创 Numpy基础

NumpyNumPy 是一个 Python 包。它代表 “Numeric Python”。它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。Numeric，即 NumPy 的前身，是由 Jim Hugunin 开发的。也开发了另一个包 Numarray ，它拥有一些额外的功能。 2005年，Travis Oliphant 通过将 Numarray 的功能集成到 Numeric 包中来创建 NumPy 包。这个开源项目有很多贡献者。程序员在使用numpy时一般将numpy定义为np来进行使

2021-10-20 10:32:42 463

原创 C语言函数基础

函数函数是一种能完成特定功能的程序代码的一个单元。它提供给我们一个和黑子的概念，让代码模块化，当你需要实现某一功能的时候，即可调用一个函数来帮你做，这样减少了重复工作，也让代码更加模块化，使得代码的阅读，完善和维护更加简单。函数的分类按函数的定义分类1.标准函数，系统自带的函数，不需要程序员来定义的函数，如scanf()和printf()。2.自定义函数，系统中并不存在的函数，由程序员来定义函数并调用。按函数的返回值来分类按返回值来分类。返回值:该类函数被调用执行完毕，将向调用者返回一个执行

2021-10-20 09:28:05 412

原创 C语言循环基础

C语言循环知识点while循环代码结构while (表达式){// 表达式用来判断是否进入循环循环体 }当表达式值为真时，进入循环体并执行循环体，循环体每执行结束一次就再次对表达式进行判断，如果表达式值为假则退出循环。while流程图while经典例子求输入正整数的位数。代码如下附注释。#include <stdio.h>int main() { int n; // 输入的整数 scanf("%d",&n); int l=0;

2021-10-16 17:18:58 204

原创 K–近邻算法

K-近邻算法K-近邻算法的直观理解：给定一个训练集和，对于新输入的实例，在这个集合中找k个与该实例最近的邻居，然后判断这k个邻居大多数归属某一类，于是这个新输入的实例就划分为这一类。K-近邻算法的三个要素K-近邻算法有三要素，k值的选取，邻居距离的度量和分类决策的制定。k值的选取k较小，分类算法的鲁棒性较差，也很容易发生过拟合现象。k较大，分类错误率很快回升。所以人们通常采取交叉验证。邻居距离的度量归一化为公平起见，样本的不同特征需要做归一化处理，即把特征值都映射在[0, 1]范围之内。

2021-04-05 17:33:50 831

原创线性回归

线性回归线性回归的概念“回归”的形式化定义可描述为，设定m个训练样本构成的数据集D={（X1,Y1X^1, Y^1X1,Y1）,（X2,Y2X^2, Y^2X2,Y2）,……,（Xm,YmX^m, Y^mXm,Ym）}这里Xi=(X1i,X2i,……,Xni)TX^i=(X_1^i, X_2^i,……,X_n^i)^TXi=(X1i,X2i,……,Xni)T, 表示第i个训练样本的输入特征向量，Yi∈RY^i\in RYi∈R,为实数阈输出。我们知道，回归的核心任务在于面对一堆输入、输出的数据集

2021-03-31 22:37:12 369

原创数据结构学习(PTA)——是否同一棵二叉搜索树

是否同一棵二叉搜索树题目描述给定一个插入序列就可以唯一确定一棵二叉搜索树。然而，一棵给定的二叉搜索树却可以由多种不同的插入序列得到。例如分别按照序列{2, 1, 3}和{2, 3, 1}插入初始为空的二叉搜索树，都得到一样的结果。于是对于输入的各种插入序列，你需要判断它们是否能生成一样的二叉搜索树。输入格式输入包含若干组测试数据。每组数据的第1行给出两个正整数N (≤10)和L，分别是每个序列插入元素的个数和需要检查的序列个数。第2行给出N个以空格分隔的正整数，作为初始插入序列。最后L行，每行给出N

2020-11-24 21:11:01 1084