สิ่งตีพิมพ์ในหัวข้อ 'numpy'
การพยากรณ์อนุกรมเวลาผ่านเครื่องการเรียนรู้ขั้นสูง
แนวทางการเรียนรู้ขั้นตอนเดียว
เครื่องการเรียนรู้ขั้นสูง
สถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียมที่พบมากที่สุดคือโครงข่ายประสาทเทียมแบบป้อนไปข้างหน้า ข้อมูลของเครือข่ายนี้เผยแพร่ (ไหล) ในทิศทางเดียวจากเลเยอร์อินพุตไปยังเลเยอร์เอาต์พุต
Extreme Learning Machine (ELM) คือโครงข่ายประสาทเทียมแบบป้อนไปข้างหน้า ซึ่งสามารถใช้สำหรับแนวทางการถดถอยและการจัดหมวดหมู่ได้ เป็นต้น น้ำหนักระหว่างเลเยอร์อินพุตและเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่จะถูกกำหนดแบบสุ่ม..
การใช้งานจริงของ NumPy ในวิทยาศาสตร์ข้อมูล
วิทยาศาสตร์ข้อมูลได้รับการเปลี่ยนแปลงโดย NumPy ซึ่งเป็นไลบรารีหลักสำหรับการคำนวณเชิงตัวเลขของ Python ซึ่งนำเสนอความสามารถที่แข็งแกร่งสำหรับการดำเนินการทางคณิตศาสตร์และการดำเนินการอาเรย์ ในบทความบล็อกนี้ เราจะตรวจสอบแอปพลิเคชันที่มีประโยชน์สำหรับ NumPy และใช้ตัวอย่างโค้ดเพื่อแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพและความสามารถในการปรับตัว
การสร้างและการจัดการอาร์เรย์: ฟังก์ชันหลักของ NumPy อยู่ที่ความสามารถในการจัดการอาร์เรย์หลายมิติได้อย่างมีประสิทธิภาพ มาสำรวจการดำเนินการอาเรย์ที่จำเป็นบางอย่างกัน:..
ของนัมปี้และแพนด้า
ของนัมปี้และแพนด้า
วันนี้ฉันบอกชั้นเรียนว่า Python เป็นของขวัญจากชุมชน C ซึ่งก็เป็นจริงในบางแง่ ลองนึกถึงประเภทรายการ: ต้องขอบคุณ C-slingers เช่น Tim Peters ที่ทำให้เราได้รับรางวัลระดับโลก สามารถจัดเรียง ป็อป ต่อท้าย และแทรกได้
แต่ซีเป็นช่างประกอบที่ได้รับการยกย่อง รวดเร็ว เพราะใกล้เคียงกับโลหะ ต้องมีวินัยที่เข้มงวด Python ให้ความสำคัญกับกรอบความคิดทางเทคนิค แต่ไม่ได้ต้องการการมุ่งเน้นไปที่สาระสำคัญของการลงทะเบียนชิปและการจัดสรรหน่วยความจำ
ปล่อยให้ทั้งหมดนั้นอยู่ที่รันไทม์เอ็นจิ้น..
เหตุใดเราจึงควรใช้อาร์เรย์ NumPy แทนรายการ Python
เมื่อเราเริ่มสำรวจ Machine Learning หรือ Data Science เรามักจะพบว่ามีการใช้อาร์เรย์ NumPy บ่อยมากแทนที่จะเป็นรายการ Python ในฐานะมือใหม่ เป็นเรื่องยากมากที่จะเข้าใจว่าเหตุใดเราจึงทำเช่นนี้ มันดูค่อนข้างคล้ายกับผู้เริ่มต้น ดังนั้น วันนี้ฉันจะพยายามแสดงภาพว่าทำไมเราจึงควรใช้อาร์เรย์ NumPy แทนรายการหลาม
สมมติว่าเราต้องคูณสองรายการตัวเลขและส่งออกผลรวมของรายการผลลัพธ์เป็น python แล้วเราจะทำอย่างไร? มีแนวทางที่ไร้เดียงสามากดังต่อไปนี้:
list1 = [1, 3, 4]
list2 = [4, 5, 6]
result =..
คู่มือฉบับสมบูรณ์ การจัดการข้อมูลอย่างง่ายด้วย NumPy
หากคุณยังใหม่กับการเขียนโปรแกรมและต้องการเรียนรู้วิธีทำงานกับข้อมูลตัวเลขใน python NumPy ถือเป็นไลบรารี่ที่จำเป็นสำหรับการเรียนรู้
การแนะนำ
NumPy ย่อมาจาก 'Numerical Python' เป็นแพ็คเกจการวิเคราะห์ข้อมูลและการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ด้วย Python NumPy ใช้วัตถุอาร์เรย์หลายมิติและมีฟังก์ชันและเครื่องมือสำหรับการทำงานกับอาร์เรย์เหล่านี้ อาร์เรย์ n มิติอันทรงพลังใน NumPy ช่วยเพิ่มความเร็วในการประมวลผลข้อมูล NumPy สามารถเชื่อมต่อกับแพ็คเกจ Python อื่น ๆ ได้อย่างง่ายดาย..
การแก้ระบบสมการเชิงเส้นโดยใช้เมทริกซ์และ Python
การแก้ระบบสมการเชิงเส้นโดยใช้เมทริกซ์และ Python
เมทริกซ์จะอยู่บนพื้นฐานของคณิตศาสตร์ทั้งหมดที่ใช้สำหรับ ML มาทำความเข้าใจว่าทำไมจึงเป็นเช่นนั้น และวิธีที่เมทริกซ์สามารถใช้เพื่อแก้ระบบสมการเชิงเส้นจากมุมมองของ 2 วิธีที่แตกต่างกัน
ระบบสมการเชิงเส้นใน ML
งานมาตรฐานที่วิธี ML แก้ไขโดยทั่วไปสามารถแสดงได้ดังนี้:
เราจัดการกับชุดคุณลักษณะ โดยมี "ตาราง" ที่มีค่าคุณลักษณะและค่าเป้าหมายรวมกัน เรามีค่าเป้าหมายที่กำหนดไว้สำหรับชุดย่อยของข้อมูลที่เราสามารถใช้เพื่อเรียนรู้..
รู้เบื้องต้นเกี่ยวกับ NumPy!
หากมีแพ็คเกจที่ต้องใช้สำหรับการคำนวณทางวิทยาศาสตร์หรือการคำนวณใดๆ เครดิตจะตกเป็นของฮีโร่ของเรา NumPy!
Python มีประสิทธิภาพอยู่แล้ว เหตุใดจึงสร้างไลบรารี่ NumPy
NumPy Array เป็นอีกทางเลือกหนึ่งของ Python List ต่างจาก Python Arrays ตรงที่อาร์เรย์ NumPy สามารถคำนวณทั้งอาร์เรย์ได้ มันทำหน้าที่เป็นฐานภาคพื้นดินที่จำเป็นสำหรับแพ็คเกจอื่น ๆ เช่น scikit-learn มีฟังก์ชันมากมายใน NumPy พร้อมการใช้งานที่สะดวกยิ่งขึ้น..
