python机器学习

本文汇编了一些机器学习领域的框架、库以及软件（按编程语言排序）。 伯乐在线已在 GitHub 上发起「机器学习资源大全中文版」的整理。欢迎扩散、欢迎加入。 https://github.com/jobbole/awesome-machine-learning-cn C++ 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库，新颖的机器视觉库 OpenCV —它提供C++, C, Python, Java 以及 MATLAB接口，并支持Windows, Linux, Android and Mac OS操作系统。 通用机器学习 MLPack DLib ecogg shark Closure 通用机器学习 Closure Toolbox —Clojure语言库与工具的分类目录 Go 自然语言处理 go-porterstemmer —一个Porter词干提取算法的原生Go语言净室实现 paicehusk —Paice/Husk词干提取算法的Go语言实现 snowball —Go语言版的Snowball词干提取器 通用机器学习 Go Learn — Go语言机器学习库 go-pr —Go语言机器学习包. bayesian —Go语言朴素贝叶斯分类库。 go-galib —Go语言遗传算法库。 数据分析/数据可视化 go-graph —Go语言图形库。 SVGo

哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院 实验报告 课程名称： 机器学习 课程类型： 必修 实验题目： 多项式拟合正弦函数 一.实验目标 掌握最小二乘法求解（无惩罚项的损失函数）、掌握加惩罚项（2范数）的损失函数优化、梯度下降法、共轭梯度法、理解过拟合、克服过拟合的方法(如加惩罚项、增加样本) 二.实验要求和实验环境 实验要求 生成数据，加入噪声； 用高阶多项式函数拟合曲线； 用解析解求解两种loss的最优解（无惩罚项和有惩罚项） 优化方法求解最优解（梯度下降，共轭梯度）； 用你得到的实验数据，解释过拟合。 用不同数据量，不同超参数，不同的多项式阶数，比较实验效果。 语言不限，可以用matlab，python。求解解析解时可以利用现成的矩阵求逆。梯度下降，共轭梯度要求自己求梯度，迭代优化自己写。不许用现成的平台，例如pytorch，tensorflow的自动微分工具。 实验环境 Microsoft win10 1809 python 3.7.0 Sublime Text 3 三.设计思想 1.算法原理 (0)数据的产生 x为 到 之间的随机数. 噪音 由一个标准正态分布函数 *0.1 产生 y = sin(x) + 利用循环, 根据x产生范德蒙德矩阵X 将 X, y 都转为矩阵类型 (1) 解析解(不带惩罚项) 误差函数: 将上式写成矩阵形式: 通过将上式求导我们可以得到式 令 得到

哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院 实验报告 课程名称： 机器学习 课程类型： 必修 实验题目： 多项式拟合正弦函数 一.实验目标 掌握最小二乘法求解（无惩罚项的损失函数）、掌握加惩罚项（2范数）的损失函数优化、梯度下降法、共轭梯度法、理解过拟合、克服过拟合的方法(如加惩罚项、增加样本) 二.实验要求和实验环境 实验要求 生成数据，加入噪声； 用高阶多项式函数拟合曲线； 用解析解求解两种loss的最优解（无惩罚项和有惩罚项） 优化方法求解最优解（梯度下降，共轭梯度）； 用你得到的实验数据，解释过拟合。 用不同数据量，不同超参数，不同的多项式阶数，比较实验效果。 语言不限，可以用matlab，python。求解解析解时可以利用现成的矩阵求逆。梯度下降，共轭梯度要求自己求梯度，迭代优化自己写。不许用现成的平台，例如pytorch，tensorflow的自动微分工具。 实验环境 Microsoft win10 1809 python 3.7.0 Sublime Text 3 三.设计思想 1.算法原理 (0)数据的产生 x为 到 之间的随机数. 噪音 由一个标准正态分布函数 *0.1 产生 y = sin(x) + 利用循环, 根据x产生范德蒙德矩阵X 将 X, y 都转为矩阵类型 (1) 解析解(不带惩罚项) 误差函数: 将上式写成矩阵形式: 通过将上式求导我们可以得到式 令 得到

哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院 实验报告 课程名称： 机器学习 课程类型： 必修 实验题目： 多项式拟合正弦函数 一.实验目标 掌握最小二乘法求解（无惩罚项的损失函数）、掌握加惩罚项（2范数）的损失函数优化、梯度下降法、共轭梯度法、理解过拟合、克服过拟合的方法(如加惩罚项、增加样本) 二.实验要求和实验环境 实验要求 生成数据，加入噪声； 用高阶多项式函数拟合曲线； 用解析解求解两种loss的最优解（无惩罚项和有惩罚项） 优化方法求解最优解（梯度下降，共轭梯度）； 用你得到的实验数据，解释过拟合。 用不同数据量，不同超参数，不同的多项式阶数，比较实验效果。 语言不限，可以用matlab，python。求解解析解时可以利用现成的矩阵求逆。梯度下降，共轭梯度要求自己求梯度，迭代优化自己写。不许用现成的平台，例如pytorch，tensorflow的自动微分工具。 实验环境 Microsoft win10 1809 python 3.7.0 Sublime Text 3 三.设计思想 1.算法原理 (0)数据的产生 x为 到 之间的随机数. 噪音 由一个标准正态分布函数 *0.1 产生 y = sin(x) + 利用循环, 根据x产生范德蒙德矩阵X 将 X, y 都转为矩阵类型 (1) 解析解(不带惩罚项) 误差函数: 将上式写成矩阵形式: 通过将上式求导我们可以得到式 令 得到

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2018-01-08 小雨 小象 AlphaGo 都在使用的 Pytho n 语言，是最接近 AI 的编程语言。 教育部考试中心近日发布了“关于全国计算机等级（NCRE）体系调整”的通知，决定自2018年3月起，在全国计算机二级考试中加入了“Python语言程序设计”科目。 9个月前，浙江省信息技术课程改革方案已经出台，Python确定进入浙江省信息技术教材，从2018年起浙江省信息技术教材编程语言将会从vb更换为Python。 小学生都开始学Python了，天呐撸，学习Python看完这些准没错。 安利一波书单： Python入门 《Python编程快速上手——让繁琐工作自动化》 作者： 【美】Al Sweigart（斯维加特） Python3编程从入门到实践 亚马逊畅销Python编程图书 本书是一本面向实践的Python编程实用指南。本书不仅介绍了Python语言的基础知识，而且还通过项目实践教会读者如何应用这些知识和技能。本书的第一部分介绍了基本Python编程概念，第二部分介绍了一些不同的任务，通过编写Python程序，可以让计算机自动完成它们。第二部分的每一章都有一些项目程序，供读者学习。每章的末尾还提供了一些习题和深入的实践项目，帮助读者巩固所学的知识，附录部分提供了所有习题的解答。 《“笨办法”学Python（第3版）》 作者： 【美】Zed A. Shaw 《

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