发表评论取消回复
相关阅读
相关 [机器学习][基础编程][numpy]numpy操作
概览 数组与标量、数组之间的运算 数组的矩阵积(matrix product) 数组的索引与切片 数组的转置与轴对换 通用函数:快速的元素级
相关 [机器学习][基础编程][numpy]numpy属性
概览 ndim 数组轴(维度)的个数,轴的个数被称作秩 shape 数组的维度, 例如一个2排3列的矩阵,它的shape属性将是(2,3),这个元组的长度显然
相关 [机器学习][基础编程][numpy]numpy创建数组
import numpy as np a = np.array([1,2,3,4]) b = np.array([5,6,7,8]) prin
相关 【机器学习】机器学习基础
一、机器学习概述 1、机器学习算法的判别依据 —— 数据类型 1. 离散型数据:由记录不同类别个体的数目所得到的数据,又称计数数据,所有这些数据全部都是整数,而且
相关 机器学习实战——机器学习基础
1. 机器学习用到了统计学知识 2. 机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息 3. 如何从数据集中选取特征? 通常的做法是测量所有可测属性,而后再挑出重要部
相关 python机器学习基础之Python-数组切片
1.切片应用场景: Python的切片可以被用于数组,它基于每一个维度。例如有一个3x3的数组: 示例: >>> a = reshape(arange(9),
还没有评论,来说两句吧...