机器 科学numpy
NumPy 数据
使用NumPy需要先导入，约定俗成地为它起别名np。使用np.array 可传入一个元组或列表。如果是二维数据，可以是由列表组成的列表或 由元组组成的列表等形式。 import numpy as np np.array([1, 2, 3]) np.array((1, 2, 3)) # 同上 # ar ......
Python NumPy 生成随机数的方法及示例
NumPy 是一个强大的库，用于数值计算，包括生成各种随机数。可以使用random.rand()、random.randn()、random.randint()、random.uniform()、random.normal()和random.seed()函数方法生成随机数。本文介绍生成随机数的方 ......
大数据分析与可视化 之 实验02 Numpy创建数组
实验02 Numpy创建数组 实验学时：2学时 实验类型：验证 实验要求：必修 一、实验目的 掌握Numpy创建数组的方法 掌握Numpy ndarray的属性、运算 掌握Numpy迭代数值，修改数组中元素的值 掌握Numpy常用函数的使用方法 二、实验要求 使用Numpy.array的构造函数创建 ......
大数据分析与可视化 之 实验03 Numpy实现数据分析
实验03 Numpy实现数据分析 实验学时：2学时 实验类型：验证 实验要求：必修 一、实验目的 掌握Numpy的字符串函数 掌握Numpy 统计函数 掌握Numpy排序、分组、线性代数函数 二、实验要求 通过编程实现使用Numpy字符串函数进行文本处理，使用统计函数进行数据分析等常用操作。 三、实 ......
机器学习-无监督机器学习-LDA线性判别分析-25
目录1. Linear Discriminant Analysis 线性判别分析 1. Linear Discriminant Analysis 线性判别分析 经常被用于分类问题的降维技术，相比于PCA，LDA可以作为一种有监督的降维算法，降维的时候用到了y的真实值，有监督的降维。 在PCA中，算法 ......
【Python数据分析课程设计】大数据分析—科学家薪资分析
一、选题背景介绍及选题意义 本研究旨在探究影响数据科学家薪酬的因素，通过分析相关数据集来寻找这些因素与工资之间的关系。随着数据科学职业的不断发展，对于雇主和雇员来说，了解可能影响薪酬的因素非常重要。本分析将探讨各种因素，包括个人背景、工作经验、技能、地理位置等，以及这些因素对数据科学家薪酬的影响程度 ......
Advanced Algebra高等代数 - 多元建模有多个方程(多元线性)组成 - 使用 NumPy 实现 矩阵的初等行变换：
线性：指多元变量的每一元变量都是1次方(可以将高于1次方的元，以新一元变量代换，求解再做开方运算) 将应用问题转化为 多个多元线性方程，并成一组； 由多元线性方程组 抽出 增广矩阵，并以“消元法”的策略，步步判断求解； 对 增广矩阵 的 多个 “方程” 应用“行消元法” 化简 成 阶梯矩阵；判断有无 ......
Applied Statistics - 应用统计学习 - numpy array交换两行 ？ How to Swap Two Rows in a NumPy Array (With Example)
https://www.statology.org/qualitative-vs-quantitative-variables/ https://www.statology.org/numpy-swap-rows/ How to Swap Two Rows in a NumPy Array (Wit ......
【Python机器学习课程设计】基于卷积神经网络的动物图像分类+数据分析
一、选题背景 在现代社会中，图像分类是计算机视觉领域的一个重要任务。动物图像分类具有广泛的应用，例如生态学研究、动物保护、农业监测等。通过对动物图像进行自动分类，可以帮助人们更好地了解动物种类、数量和分布情况，从而支持相关领域的决策和研究。本研究的目标是使用卷积神经网络（CNN）对动物图像进行分类。 ......
【Python机器学习课程设计】基于卷积神经网络的动物图像分类
恢复内容开始 一、选题背景 在现代社会中，图像分类是计算机视觉领域的一个重要任务。动物图像分类具有广泛的应用，例如生态学研究、动物保护、农业监测等。通过对动物图像进行自动分类，可以帮助人们更好地了解动物种类、数量和分布情况，从而支持相关领域的决策和研究。本研究的目标是使用卷积神经网络（CNN）对动物 ......
《计算机科学导论》课后习题 第6章 计算机网络和因特网
我对这一章节比较陌生，如果回答中有错误，或者您有什么不同观点，请不吝指教。 一、复习题 Q6-1 本章讨论的需要遵循达成双向通信的协议分层的首要原则是什么？ A： 一、保证每一个协议层都可以进行两个对立且方向相反的工作。 二、两个站点中每一层的两个对象必须完全相同。 Q6-2 在TCP/IP协议族中 ......
机器学习（1）概述
机器学习是人工智能的一个实现途径 深度学习是机器学习的一个方法发展而来的 人工智能的起点——达特茅斯会议，用机器来模仿人类学习 机器学习的应用场景非常多，涉及各个领域，如传统预测，图像识别，自然语言处理 机器学习是从数据中自动分析获得模型，并利用模型对未知数据进行预测 那么用来分析的数据，从历史数据 ......
图像识别的技术前沿：人工智能与机器学习的融合
图像识别的技术前沿在于人工智能（AI）与机器学习（ML）的融合。这种融合使得图像识别系统能够从大量数据中自动学习并识别出各种模式，从而在复杂和动态的环境中实现更高的准确性和鲁棒性。 机器学习在图像识别中发挥着越来越重要的作用。传统的图像识别方法通常依赖于手工制作的特征提取和特征匹配，而机器学习则通过 ......
numpy、scipy、pandas、matplotlib的读书报告
numpy、scipy、pandas、matplotlib的读书报告 一、numpy的读书报告 1Numpy概述 1.1概念 Numpy提供了两种基本的对象：ndarray和ufunc。Ndarray是存储单一数据类型的多维数组，而ufunc则是能够对数组进行处理的函数。 1.2功能 l 创建n维数 ......
机器学习Machine Learning
附件5：课程教学大纲参考模板 （注：各学院可采用该模板，也可自设模板，但每个学院需使用统一模板） 《机器学习》教学大纲 Teaching（Course）Outline of Machine Learning 第一部分 大纲说明（宋体，四号加粗，居中） 1．课程代码：329021003 2．课程类型： ......
机器人运行学逆解常用三角函数方程求解
\(sin\left(\theta\right)=a\), 求 \(\theta\) \[\Longrightarrow\theta=atan2\left(a,\pm\sqrt{1-{a}^{2}}\right) \] \(cos\left(\theta\right) = a\),求 \(\thet ......
numpy、scipy、pandas、matplotlib的读书报告
1. Numpy： - 简介：Numpy是Python科学计算的基础库，提供了高效的多维数组对象和相关操作函数。 - 主要功能：支持向量运算、矩阵运算、线性代数、随机数生成等。 - 应用场景：数据处理、数值计算、机器学习等领域。 2. Scipy： - 简介：Scipy是一组针对科学和工程计算的Py ......
numpy、scipy、pandas、matplotlib的读书报告
#Numpy import numpy as np a=np.array([[1,2,3],[2,3,4]])a.ndim #秩，即轴的数量或维度的数量a.shape #数组的维度，对于矩阵，n 行 m 列a.size #数组元素的总个数，相当于 .shape 中 n*m 的值a.dtype #数组 ......
numpy
NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。 NumPy 通常与 SciPy（Scientific Python）和 Matplotlib（绘图库）一起使用， 这种组合广泛用于替代 Ma ......
numpy、scipy、pandas、matplotlib的读书报告
读书报告 在本次的学习中，我深入研究了NumPy、SciPy、Pandas和Matplotlib这几个Python库。这些库在数据处理、科学计算和可视化方面发挥着重要作用。 首先，我学习了这些库的基本函数用法。NumPy提供了强大的数组处理功能，如创建数组、进行数组运算以及利用数组进行数据分析。Sc ......
机器学习-无监督机器学习-SVD奇异值分解-24
[POC] 1. 奇异值分解的本质 特征值分解只能够对于方阵提取重要特征， Ax=λx λ为特征值 x为对应的特征向量 奇异值分解可以对于任意矩阵； 注意看中间的矩阵是一个对角矩阵，颜色越深越起作用-值越大 颜色越浅越接近0 U是左奇异矩阵，V是右奇异矩阵，均是正交矩阵， 中间的Σ是对角阵，除对角线 ......
使用Numpy实现手写数字识别
1 概要 用 Python 语言在只使用 Numpy 库的前提下，完成一个全连接网络的搭建和训练。 2 实现代码 2.1 环境设置 创建 Python 3.8.16 的虚拟环境，激活并执行python -m pip install numpy==1.18.5 tensorflow-gpu==2.3. ......
机器学习-无监督机器学习-主成分分析PCA-23
目录1. 降维的方式2. PCA的一般步骤3. 思想2 最小化投影距离4. Kernelized PCA 1. 降维的方式 对于维度灾难、数据冗余，这些在数据处理中常见的场景，我们不得不进一步处理，得到更精简更有价值的特征信息，所用的的各种方法的统称就是降维 特征抽取：叫做特征映射更合适。因为它的思 ......
numpy、scipy、pandas、matplotlib的读书报告07
numpy库常用的创建数组（ndarray类型） 使用实例： import numpy as np a = np.ones((4,5)) #创建一个4行5列全是1的数组 print(a) 输出为： [[1. 1. 1. 1. 1.] [1. 1. 1. 1. 1.] [1. 1. 1. 1. 1.] ......
【专题】2023康复机器人行业研究报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34706 原文出处：拓端数据部落公众号 未来，康复趋势将会拓展至院外，特别是社区、居家等场景，数字化也将成为康复机器人发展的重要趋势。政策不断加码，支持康复医疗行业的发展和创新，同时催生了康复机器人市场的迅速增长和投资回暖。阅读原文，获取专题报告 ......
numpy 读书报告
numpy 库常见函数的介绍 <1>. numpy创建数组 1. 从已有数据中创建数组 a. 将列表转换成 ndarray： import numpy as np ls1 = [10, 42, 0, -17, 30] nd1 =np.array(ls1) print(nd1) print(type( ......
numpy、scipy、pandas、matplotlib的读书报告
Numpy: 基础的数学计算模块，以矩阵为主,纯数学。 SciPy: 基于Numpy，提供方法(函数库)直接计算结果，封装了一些高阶抽象和物理模型。比方说做个傅立叶变换，这是纯数学的，用Numpy；做个滤波器，这属于信号处理模型了，在Scipy里找。 Pandas: 提供了一套名为DataFrame ......
numpy、scipy、pandas、matplotlib的读书报告：
1、基本函数用法 Numpy: 基础的数学计算模块，来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多，本身是由C语言开发。这个是很基础的扩展，其余的扩展都是以此为基础。数据结构为ndarray,一般有三种方式来创建。 Scipy： 方便、 ......
【python机器学习课程设计】驾驶员睡意检测——机器模型训练
一.选题背景 驾驶员的疲劳和睡意是道路交通安全的重要隐患之一。据统计，疲劳驾驶导致的交通事故占比较高，甚至可能造成生命和财产的巨大损失。因此，开发一种有效的驾驶员睡意检测系统对于提高交通安全具有重要意义。 通过监测驾驶员的眼部数据等，可以建立一个机器学习模型来判断驾驶员是否处于疲劳或睡意状态。这样的 ......