Индексация массива . Знание основ индексации массива важно для анализа объекта массива и управления им. NumPy предлагает множество способов индексации массива. Нарезка . Как и списки в Python, массивы NumPy можно нарезать. Поскольку массивы могут быть многомерными, вам необходимо указать срез для каждого измерения массива. Индексация целочисленного массива . В этом методе списки передаются для индексации для каждого измерения. Булево индексирование массива: этот метод..

Я хочу показать некоторые эффективные способы извлечения функций из изображений с помощью числовой векторизации. В качестве объекта экспериментов я выбрал набор данных Fashion MNIST. Набор данных состоит из: 60000 и 10000 поездов / тестовых изображений; каждое изображение имеет размер 28x28 пикселей; и они представляют 10 разных видов одежды. В качестве изображения набор данных поезда можно представить в виде 60000 листов квадратной бумаги (28х28 dim) 10 разных цветов,..

Это очень длинная статья, содержащая все основы простой линейной регрессии — от теории к практике. Вы можете свободно переходить к любому из разделов, о которых хотите прочитать. Ниже приведены разделы: Введение Рассекающее уравнение прямой линии Метод наименьших квадратов Метрики модели Практическое кодирование с использованием классов Numpy и Python Исследуйте и выполняйте код в Google Colab Введение Давайте возьмем пример Cricket, чтобы понять концепцию линейной..

В этой статье мы изучим различные способы умножения матриц от простой для чтения функции до оптимизированного кода. Введение Если бы вы читали мои предыдущие статьи о матричных операциях, вы бы уже знали, что такое матрица. Да, матрица - это 2D представление массива с M строками и N столбцами. Форму матрицы обычно называют размером. Таким образом, форма любой типичной матрицы представляется или имеет размеры ( M x N ). Матрица строк - набор идентичных элементов или..

Случайное число имеет множество приложений, таких как криптография, игра и нейронная сеть. Здесь мы обсудим и определим различные методы генерации случайных чисел в модуле NumPy в Python. import numpy as np numpy.random.random (size)  – возвращает случайные числа с плавающей запятой в полуоткрытом интервале [0,0, 1,0), т. е. 1,0›x≥0,0 >>>np.random.random((2,2)) array([[ 0.66032591, 0.91397527], [ 0.63366556, 0.36594058]]) numpy.random.randint(low,..

Деревья решений - простой и понятный алгоритм. Я решил реализовать некоторые традиционные алгоритмы машинного обучения с помощью NumPy, чтобы понять их. Репозиторий можно найти здесь . Это будет серия сообщений об этих алгоритмах, начиная с дерева решений, в основном для моего собственного понимания. Дерево решений - один из самых простых и популярных методов классификации и регрессии. Дерево решений - это метод обучения с учителем. Идея состоит в том, чтобы создать модель..