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2025/2/22 14:16:53
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Day.js常用方法集合
Day.js是一个轻量级的JavaScript日期库,具有简单易用、无依赖和体积小的特点。下面将介绍Day.js的优点和缺点。 目录 优点: 缺点: 接下来我们将详细介绍 Day.js 的使用方法,并附上代码示例和各种事件格式的转换。 安装与基本用…
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Vue中使用dayjs
目录 一、下载dayjs 二、引入dayjs dayjs()对象: dayjs()对象格式化: 格式化dayjs()对象为YYYY-MM-DD HH:mm:ss格式: 从dayjs()对象中获取年月日时分秒: 编辑 dayjs对象-加减指定的时间 编辑 dayjs对象-判断2个日期大小…
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机器学习(一)线性回归python算法+代码(实例:医院制服领用与归还的关系,挖掘需求)
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机器学习(二)简单逻辑回归python算法+代码(实例:体检阳性阴性预测患不患病)
数据集: 在txt文本里面,自己编写三列数行数据就可以,参考下图(由于无法上传,数据无所谓,可以自己编写,主要是实现算法): 右图是程序运行添加的头部和侧面编号,文本框只有数据,见下左图 简单算法手写草拟: python实现: 1、导入python库 import numpy as np impo…
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task 01 线性回归 softmax 多层感知机
线性回归的基本要素 模型 输出与各个输入之间是线性关系,以房价为例: 初始化模型参数: w torch.tensor(np.random.normal(0, 0.01, (num_inputs, 1)), dtypetorch.float32) b torch.zeros(1, dtypetorch.float32)w.requires_grad_(requ…
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吴恩达线性回归总结
吴恩达线性回归总结 数据集地址: Hypothesis: 文章目录 吴恩达线性回归总结课后习题题目一、吴恩达线性回归函数理解1.单变量线性回归1.1 假设函数(Hypothesis)1.2 代价函数(Cost Function)1.3 梯度下降(G…
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机器学习一些函数及算法
一些函数: np.eye(5):生成5*5对角矩阵 pd.read_csv(path, headerNone, names[‘标签名1’, ‘标签名2’]):读取csv或者txt文件 data.plot(kind‘scatter’, x‘x轴名’, y‘y轴名’, figsize( , )):使用plot函数绘制data图像&…
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吴恩达机器学习 ex1 python实现 ex1 python实现 吴恩达机器学习 ex1 python实现 1 简单练习输出一个5*5的单位阵 2 单变量的线性回归2.1 读取数据、绘制散点图2.2 梯度下降2.2.1 公式2.2.2代价函数实现2.2.3梯度下降函数实现 三、多变量线性回归3.1 特征归一化3.2多元线性回归梯…
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线性回归python代码综合分析
线性回归代码分析 概述一、代码分析1.引入库2.读入数据3.展示数据4.代价函数5.预处理6.梯度下降算法7.代入想要预测的值 总结 概述 本文基于吴恩达机器学习课程,比较适合初学者。 一、代码分析 1.引入库 代码如下(示例): imp…
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python主成分分析_使用Python说明主成分分析(PCA)
介绍 PCA是基本的降维技术,它可以帮助我们减少数据集的维度并排除不需要的特征。当数据集具有数百个维度时,PCA非常重要。由于我们无法想象超过3个维度,因此有必要减少维度以使数据可视化。 什么是主成分? PCA是一种数学工具&a…
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** ** 机器学习小白入门,在看吴恩达机器学习课程的同时找到了课后的练习。开贴用于记录学习(copy)过程。 学习参考:吴恩达机器学习ex1 单变量线性回归 题目描述:在本部分的练习中,您将使用一个变量实现线性回归,以预测食品卡车的利润。假设你是一家餐馆的首席执行官,…
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线性回归+梯度下降的python实现
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来源操作系统的一次作业——230306 作业操作 视频链接:http://pic-ldd-test.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/OS/%E5%9C%A8linux%E4%B8%AD%E7%BC%96%E8%AF%91c%E8%AF%AD%E8%A8%80%E3%80%81%E5%AE%89%E8%A3%85qq%E5%92%8Cwps.mp4 装 emacs 的命令(sudo ap…
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嵌入式学习-03_嵌入式技术之硬件电路基础 1 模拟电路基础 1.1 模拟电路概述 信号是反映信息的物理量,用电流作为载体的信号,方便的储存和传递。电信号分为模拟信号和数字信号,模拟信号是连续的,数字信号是离散的。模拟电路就是用来管理和传递模拟信号的电路,涉及对于模…
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