arr1=np.array([1,2,3])arr2=np.array([4,5,6])# 数组相加print(arr1+arr2)# 数组相减print(arr1-arr2)# 数组相乘print(arr1*arr2)# 数组相除print(arr1/arr2) 数组与标量(单个数值)之间的运算也很简单,标量会与数组中的每个元素进行运算: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ...
Python的另一个优势在于它具备了强大的AI支持库，有了支持库，Python就像瑞士军刀一样，在各种各样的场合都可以用到。我们举几个例子，看看Python的支持库有多强大吧。 数据神器NumPy 我们知道，不管是机器学习(MachineLearning,ML)，还是深度学习(DeepLearning,DL)，模型(Model)、算法(algorithm)、网络结构(structure)...
for i in range(m): gradient = 2 * (X[i] @ theta - y[i]) * X[i].T theta -= learning_rate * gradient return theta # 训练线性回归模型 X_train_lr = X_train[:, :2] y_train_lr = y_train theta = gradient_descent(X_train_lr, y_train_lr, learning_rate=0.01, epochs=1000)...
60)# 创建Draw对象:draw = ImageDraw.Draw(image)# 填充每个像素:for x in range(width):for y in range(height):draw.point((x, y), fill=rndColor())# 输出文字:for t in range
《Deep Learning: A Practitioners Approach》Adam Gibson 和 Josh Patterson 《Deep Learning for Computer Vision with Python》Adrian Rosebrock 深度学习推荐视频: 吴恩达深度学习: (全程中英双字幕不怕看不懂) 复旦大学邱锡鹏教授的《神经网络与深度学习》: ...
[2]Why Python Is Best for Machine Learning - DZone AI [3]机器学习系列(7)_机器学习路线图（附...
集成学习(Ensemble Learning)作为一种流行的机器学习,它通过在数据集上构建多个模型,并集成所有模型的分析预测结果。常见的集成学习算法包括:随机森林、梯度提升树、Xgboost等。 集成学习的目标:通过考虑多个评估器的预测分析结果,汇总后得到一个综合的结果,以达到比单个模型更好的回归/分类性能的结果。
集成开发环境(IDE)是提供给程序员和开发者的一种基本应用,用来编写和测试软件。一般而言,IDE 由一个编辑器,一个编译器(或称之为解释器),和一个调试器组成,通常能够通过 GUI(图形界面)来操作。 根据维基百科的描述:“Python 是一种广泛使用的高级的、通用的、解释的、动态编程语言。” Python 是一种相当古老且...
用AI编程python ai python 教程 Ipython! 前几天偶然在公司内网上拖了一本Learning IPython for Interactive Computing and Data Visualizatio,如名字所说,这本书主体内容就是讨论ipython的使用与数据的可视化。由于很薄,昨天为了打发时间就随便翻了翻,阅读完了前三章,认识到一个问题:我从来没有真正使用过ipython ...
AI库和框架：Java也有一些AI 和ML 的库和框架，例如Deeplearning4j，WEKA，MOA等。Java和Python这两种编程语言的四个比较点：语法：Python：Python的语法简洁明了，易于理解和编写，新手友好。Python语法的一个特点是使用缩进来定义代码块，这使得Python代码具有很好的可读性。Java：Java的语法更加复杂和冗长，但也更...