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GO语言快速入门

7篇文章 642人学习

全部文章（共62篇）

线性回归-最小二乘法

1、简单线性回归所要求得的结果是一个具体的数值，而不是一个类别的话，则该问题是回归问题。只有一个特征的回归问题，成为简单线性回归。两个变量之间存在一次方函数关系，就称它们之间存在线性关系。拟合就是把平面上一系列的点，用一条光滑的曲线连接起来。使用方程 y = a x + b y=a x+b y...

2021-04-11

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线性回归-梯度下降法

线性回归-最小二乘法 1、梯度下降法前文在求解损失函数的最小值的时候，使用到了最小二乘法，但是有一定的缺陷，当数据量大的时候，计算量就变大了，效率就体现不出来了。梯度下降法是求解目标函数最优解的一个比较通用的方法。梯度：在微积分里面，对多元函数的参数求∂偏导数，把求得的各个参数的偏导数以向...

2021-04-11

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Docker基本使用

1、Docker简介 Docker 可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级、可移植的容器中，然后发布到任何流行的 Linux 机器上，也可以实现虚拟化。也就是说，当我们的程序或者软件需要部署到别的机器上运行时，由于软件运行起来需要安装很多的依赖，这些依赖（环境）配置起来非常繁琐，那...

2021-04-11

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前馈神经网络

前馈神经网络（全连接神经网络） 1、概念及组成前馈神经网络：每层神经元与下层神经元相互连接，神经元之间不存在同层连接，也不存在跨层连接。组成：输入层、隐藏层、输出层常用神经元：M-P神经元图中f函数为激活函数， θ \theta θ为阈值， w T x w^Tx wTx的值超过阈...

2021-04-11

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卷积神经网络CNN

深度学习简介深度学习是一种利用复杂结构的多个处理层来实现对数据进行高层抽象的算法。传统的BP算法仅有几层网络，不足之处是：1、需要人工指定特征 2、易出现局部最优问题 3、维度灾难。深度学习引入概率生成模型，可以自动从训练集中提取特征，从而解决了手工特征考虑不周的问题。 1、卷积神经网络的基本...

2021-04-11

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循环神经网络RNN

1、简介 RNN主要用来处理序列数据，在传统的神经网络模型中，是从输入层到隐含层再到输出层，每层内的节点之间无连接，循环神经网络中一个当前神经元的输出与前面的输出也有关，网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前神经元的计算中，隐藏层之间的节点是有连接的，并且隐藏层的输入不仅包含输入层的输出还包含上一...

2021-04-11

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LSTM & Bi-LSTM & GRU

1、LSTM简介长短期记忆网络将信息存放在递归网络正常信息流之外的门控单元中，这些单元可以存储、写入或读取息就像计算机内存中的数据一样。但愿通过门的开关判定存储哪些信息，何时允许读取、写入或清除信息。这些门是模拟的，包含输出范围全部在0～1之间的Sigmoid函数的逐元素相乘操作。这些门依据接收...

2021-04-11

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动态规划

剑指offer 42. 连续子数组的最大和输入一个整型数组，数组中的一个或连续多个整数组成一个子数组。求所有子数组的和的最大值。要求时间复杂度为O(n)。示例1: 输入: nums = [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4] 输出: 6 解释: 连续子数组 [4,-1,2,1] 的和...

2021-04-11

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高级正则表达式，哪位大佬可以看懂的话，麻烦指点一下

import re class RepeatReplacer(object): """ 在该方法中,一个字符指的是正则表达式分组中的先前字符。消除重复字符也被认为是标准化任务之一。 RepeatReplacer类通过编译正则表达式和替换的字符串来工作,并使用 b...

2021-04-11

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Python基础

python版本信息 Cpython:C语言写成；执行代码时，python代码会被转化为字节码；Cpython是一个字节码解释器。 PyPy：由python写成的解释器；解释器的代码会先转化成C，然后再变异；比Cpython性能更好。因为Cpython把代码转化成字节码，PyPy把代码转化成...

2021-04-11

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