本代码参考自：https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python#%E4%B8%80%E7%BA%BF%E6%80%A7%E5%9B%9E%E5%BD%92 首先，线性回归公式：y = X*W +b 其中X是m行n列的数据集，m代表样本的个数，n代表每个样本的数据维度。则W是n行1列的数据，b是m行1列的数据，y也是。 损失函数采用MSE，采用梯度下降法进行训练 1 .加载数据集并进行读取def load_csvdata(filename,split,dataType): #加载数据集return np.loadtxt(filen...
选择排序算法的工作原理如下： 1. 首先在序列中找到最小或最大元素，存放到排序序列的前或后。 2. 然后，再从剩余元素中继续寻找最小或最大元素。 3. 然后放到已排序序列的末尾。 4. 以此类推，直到所有元素均排序完毕。 例子图步骤如下： #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = "hsz"def select_sort(alist):n = len(alist)# 外层控制比较几轮for j in range(n - 1):min_index = j# 内层控制元素比较和更新索...
随机生成千万数据代码 """ 功能：生成大量数据 时间：2019.4.22 """ import random filepath = 'C:/Users/Administrator/Desktop/shy.txt' shuju = ['a','b','c','d','e','f','g','h','i','j','k'] schools = ['计算机科学学院' , '机械工程学院' , '信息与通信工程学院' , '机械工程学院'] num = range(10000000,20000000) aa = "姓名 学号 成绩 院系" with open(filepath , 'a' ) as f:f.write(aa + '\n') for i ...
游戏介绍以前很火的植物大战僵尸游戏, 本想在网上找个python版本游戏学习下，无奈没有发现比较完整的，那就自己来写一个把。图片资源是从github上下载的，因为图片资源有限，只能实现几种植物和僵尸。 功能实现如下： 支持的植物类型：太阳花，豌豆射手，寒冰射手，坚果，樱桃炸弹。 支持的僵尸类型：普通僵尸，棋子僵尸，路障僵尸，铁桶僵尸。 使用json文件保存关卡信息，设置僵尸出现的时间和位置。github链接： https://github....
def insert_sort(alist):'''插入排序'''n = len(alist)for j in range(1,n):i = jwhile i > 0:if alist[i] < alist[i-1]:alist[i], alist[i-1] = alist[i-1],alist[i]i -= 1else:breakif __name__ == '__main__':li = [1, 30, -6, 0, 98, 99, 4]print(li)insert_sort(li)print(li)C:\Users\user\AppData\Local\Programs\Python\Python36\python.exe “C:/Users/user/PycharmProjects/hellow python/test.py” [1, 30, -6, 0, 98, 9...
def select_sort(new_list):'''选择排序'''n = len(new_list)for j in range(n-1):min = jfor i in range(j+1, n):if new_list[min] > new_list[i]:min = inew_list[j],new_list[min] = new_list[min], new_list[j]if __name__ == '__main__':new_list = [9, 5, 99, -8, 32, 700, -4]print(new_list)select_sort(new_list)print(new_list)C:\Users\user\AppData\Local\Programs\Python\Python36\python.exe “C:/Users/user/Pychar...
在训练神经网络的过程中，我们可能会希望可视化网络的性能和中间的结构，很多可视化代码的冗长复杂使得我们望而却步，有没有一行代码就能解决可视化的所有问题呢？ 通过wandb，只需要加一行Python代码就可以可视化Keras网络性能指标和结构。（注：Keras使得构建神经网络变得简单明了，这一点深得人心） Python资源共享群：484031800 这样好用的包如何下载呢？ 只需运行“pip install wandb”，就可以轻松地安装wandb，然后所有的Ke...
梯度下降法的python代码实现（多元线性回归最小化损失函数） 1、梯度下降法主要用来最小化损失函数，是一种比较常用的最优化方法，其具体包含了以下两种不同的方式：批量梯度下降法(沿着梯度变化最快的方向进行搜索最小值)和随机梯度下降法(主要随机梯度下降，通过迭代运算，收敛到最小值) （1）批量梯度下降法（2）随机梯度下降法（学习率eta随着训练次数的增大而不断减小，采用了模拟退火的原理，不再是定值） 2、多元线性回归...
研究目的 有效预测当前用户是否流失，针对高价值的潜在流失用户进行精细化运营以此挽留目标用户。 用户流失预测 2.1用户流失定义 流失用户：上一个周期有下单而本周期没有下单的用户 非流失用户：上一个周期和本周期都有下单的用户 2.2用户流失率 以一个季度为周期，用户流失率指的是上一个周期有下单而本周期没有下单的用户数与上一个周期有下单的用户之比。 下图为近四个周期的用户流失率，平均流失率为19.76%。2.3 用户流失分布...
20行Python代码实现pycharm自动补全功能 引入 大家在使用谷歌或者百度搜索时，输入搜索内容时，谷歌总是能提供非常好的拼写检查，比如你输入 speling ，谷歌会马上返回 spelling 。 那么我们是不是可以利用到pycharm中的补全代码功能呢？20行Python代码实现pycharm自动补全功能 下面是用21行python代码实现的一个简易但是具备完整功能的拼写检查器。20行Python代码实现pycharm自动补全功能 代码correct函数是程序的入口，传进去错误...
目录二叉树的前中后序遍历定义用递归的方法创建树和遍历树 二叉树的前中后序遍历定义树（英语：Tree）是一种无向图（undirected graph），其中任意两个顶点间存在唯一一条路径。或者说，只要没有回路的连通图就是树 二叉树（英语：Binary tree）是每个节点最多只有两个分支(不存在分支度大于2的节点) 的树结构。通常分支被称作“左子树”和“右子树”。二叉树的分支具有左右次序，不能颠倒。 完全二叉树：叶节点只能出现在最下层和...
??????????????????? ??????????????????? ??????????????????????????????????????????? ??????????????? 图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍...
原理: 快速排序（Quicksort）是对冒泡排序的一种改进。 快速排序由C. A. R. Hoare在1960年提出。它的基本思想是：通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。 ?? 快速排序：是给基准数据找其正确索引位置的过程. ?? 假设最开始的基准数为数组第一个元素,则首先...
??????????? ??????????? ??????????? ??????????????? 图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技...
只需10行Python代码，我们就能实现计算机视觉中目标检测。from imageai.Detection import ObjectDetection import osexecution_path = os.getcwd()detector = ObjectDetection() detector.setModelTypeAsRetinaNet() detector.setModelPath( os.path.join(execution_path , "resnet50_coco_best_v2.0.1.h5")) detector.loadModel() detections = detector.detectObjectsFromImage(input_image=os.path.join(execution_path , "imag...