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使用 NumPy 在 Python 中实现 Good Turing 平滑算法。

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简介:
简单好图灵利用 NumPy 库,在 Python 编程环境中,成功地实现了 Good Turing 平滑算法的简单版本。

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  • 使VS2017、CUDA9.0和OpenCV3.4L0
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    本项目采用Visual Studio 2017开发环境,并结合CUDA 9.0与OpenCV 3.4库,实现了高效的L0图像平滑算法,有效去除噪声同时保持图像细节。 这段文字描述了使用GitHub上的一个项目进行图像处理的具体步骤:首先通过CMake编译OpenCV 3.4的源代码(也可以直接使用已编译好的版本),然后安装CUDA9.0(使用的GPU为GTX 1070)。由于项目中未用到CUDNN,因此可以省略该组件的安装。在运行代码时需要修改输入和输出图片路径,并根据自己的编译环境调整OpenCV的连接设置(例如:我的是debug x64模式),另外还需要将el.exe添加至系统环境变量中。至此应该就没有遗漏的关键步骤了。
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    本教程讲解如何利用Python编程语言结合NumPy和Matplotlib库来实现并可视化基本的梯度下降算法,适用于机器学习初学者。 在这个阶段一直在研究与梯度相关的算法,并决定在此做一个总结。 一、算法论述 梯度下降法(Gradient Descent),也称为最速下降法,是一种常用的求解无约束优化问题的算法。以线性回归为例进行解释: 设一般的线性回归方程为拟合函数: 其中值设定为1。 这一组向量参数的选择好坏需要一个评估机制,因此我们定义了损失函数(选择均方误差): 我们的目标是使这个损失函数取得最小值,即优化的目标函数为: 如果的值能够达到0,则意味着找到了极好的拟合函数,并选择了最优的。然而在实际应用中几乎不可能实现这一理想状态,只能尽量让其无限接近于0。 以上内容对梯度下降法进行了简要说明和解释。
  • S-GMATLAB的应
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    S-G平滑算法在MATLAB中的应用一文详细介绍了Savitzky-Golay滤波器在信号处理与数据分析领域的使用方法及其优势,通过实例展示了如何利用MATLAB实现数据的平滑去噪。 采用S-G平滑方法对采集的数据进行处理,以去除数据中的噪声。
  • S-GMatlab的应
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    本文章介绍了如何使用Python中的numpy库来构建和训练一个基本的反向传播(BP)神经网络。通过简洁高效的代码示例,读者可以学习到BP算法的核心原理及其在实际问题中的应用方法。适合对机器学习感兴趣的初学者和技术爱好者阅读与实践。 本段落完全利用numpy实现一个简单的BP神经网络,并且由于是进行回归而非分类任务,因此输出层的激活函数选择为f(x)=x。关于BP神经网络的具体原理在此不再赘述。 ```python import numpy as np class NeuralNetwork(object): def __init__(self, input_nodes, hidden_nodes, output_nodes, learning_rate): # 设定输入层、隐藏层和输出层的节点数。 ``` 此处省略了具体的代码实现,仅描述了初始化方法中设定各层节点数量的部分。
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