python求导

Python图像处理入门 用python做图像处理

图像处理，顾名思义，可以简单地定义为利用计算机算法（通过代码）对图像进行分析、操作的处理。它包括如下不同的几个方面：图像的存储、表示、信息提取、操作、增强、恢复和解释。本章将对图像处理技术的各个方面进行基本介绍，并介绍使用Python库进行图像处理实践编程。本书中的所有示例代码都基于Python3...

Python代码实现算法笔记 #3 「~」在Greedy Algorithms的应用

GreedyAlgorithms就是贪婪算法，也叫贪心算法。这里通俗一点讲就是当要解决某一个问题时，先判断第一步的最优解，然后把剩下的步骤看作下一个递归的具体问题。如果想了解更多这个算法的应用，我推荐去看看《图解算法python3版》，在这本书中的有这么些的应用：教师调度问题、背包问题、集合覆...

如何在OneFlow中新增算子 如何在oneflow中新增算子功能

撰文｜姚迟、郑泽康本文将以开发一个leaky_relu（准确说是leaky_relu_yzhop，因为master分支的leaky_relu组合了其它知识点）为例介绍如何在OneFlow中新增算子（https://github.com/Oneflow-Inc/oneflow/pul...

神经网络实践介绍:从头开始在Python中实现单个神经元

在过去的十年中，人工智能（AI）已经深入公众关注的焦点，很大程度上归功于机器学习（ML）和人工神经网络（ANN）的进步。但是，现在这个领域的噪音已经非常大。这就是为什么我认为回到基础并使用Python实际实现一个单独的神经元是有用的。人工神经元在我们进入之前，我只想快速谈论一个神经元是什么。早期的...

Python:机器学习造轮子之线性回归

最近看了线性回归，复习了一下微积分和线性代数，想着学以致用，能不能自己动手实现一把呢。于是就动手了。线性回归是比较基础的算法，是后面逻辑回归的基础。主要是通过一条直线来拟合样本。通常来说只有教学意义。来说说约定的符号，线性回归参数主要由斜率和截距组成，这里用W表示斜率，b表示截距。大写的W表示这是一...

用 Python 运行神经网络 python神经网络教程

一个神经网络类我们在神经网络教程的前一章中学到了关于权重的最重要的事实。我们看到了它们的使用方式以及如何在Python中实现它们。我们看到，通过应用矩阵乘法，可以使用Numpy中的数组完成权重与输入值的乘法。然而，我们没有做的是在真实的神经网络环境中测试它们。我们必须先创造这个环境。我们现在...

Python数据分析(五)Pandas数据预处理

合并数据在实际工作中，我们的数据源往往是来自多个地方（比如分散在不同的表里），具体分析的时候需要把相关联的数据信息整合在一张表里，可能会有如下操作：?横向或纵向堆叠合并数据?主键合并数据?重叠合并数据我们可以使用concat、append、merge、join、conbine_first来...

TensorFlow可微编程实践——1.2微分计算详解

在这一节里面，我们将带大家一起复习一下高等数学中的微分知识，同时向大家通过程序求微分的四种主要方法，使大家对自动微分在今后深度学习和人工智能中的重要性有一个感性的认识。在程序中求导数和微分一般有四种方式：1.手动求微分：采用纯人工方式，与计算机无关，这种我们不进行讨论2.数值方法：这种方式利...

Python数学建模系列(五):微分方程

菜鸟学习记：第四十四天收拾行李准备出发！备注若下文中数学公式显示不正常，可以查看Python数学建模系列（五）：微分方程1、微分方程分类微分方程是用来描述某一类函数与其导数之间关系的方程，其解是一个符合方程的函数。微分方程按自变量个数可分为常微分方程和偏微分方程常微分方程（ODE：ordinary...

算法原理是什么?如何使用python编程实现

专栏推荐基础知识准备先来看一下逻辑回归的假设函数：Z等于θTX逻辑回归的代价函数为：向量化的逻辑回归的损失函数（矩阵形式）：向量形式就是X（i），Y（i）都表示一个样本，而向量X和Y表示的是整个数据集X和标注Y其中g（θX）就是假设函数h有了代价函数之后，我们下面的任务是求解代价函数的最小值，多对应...