theta = np.zeros((in_features, 1)) best_theta = np.zeros((in_features, 1)) best_loss = np.inf

时间: 2024-06-02 21:08:36 浏览: 8
这段代码是在初始化模型参数，其中`in_features`表示输入特征的数量，`theta`是一个形状为`(in_features, 1)`的全零向量，`best_theta`也是一个形状为`(in_features, 1)`的全零向量，`best_loss`是一个初始值为正无穷的标量，用于保存最优模型参数时的损失值。
相关问题

theta = np.zeros(10)

`theta = np.zeros(10)` 是一个 Python 代码行，它创建了一个长度为 10 的一维数组 `theta`，并将其所有元素初始化为 0。 这个代码行使用了 Python 中的 NumPy 库，NumPy 是一个重要的 Python 库，它提供了高效的多维数组和矩阵运算功能。在这个代码行中，`np` 是 NumPy 库的别名，它是通过 `import numpy as np` 语句进行定义的。 `np.zeros(10)` 表示创建一个长度为 10 的一维数组，其中所有元素都是 0。这个函数的用法非常灵活，可以创建不同维度和不同元素类型的数组。例如，`np.zeros((3, 4))` 表示创建一个 3 行 4 列的二维数组，其中所有元素都是 0。 在在线学习中，我们通常需要定义一个参数向量 `theta` 来表示模型的参数，然后使用不断的更新来优化这个参数向量。在开始的时候，我们通常会将这个参数向量初始化为一些默认值，例如全零向量。在这个代码行中，我们使用了 `np.zeros(10)` 来创建一个长度为 10 的全零向量，作为模型参数的初始值。

num_features = self.data.shape[1] self.theta = np.zeros((num_features, 2)）“2”代表什么

在代码 `self.theta = np.zeros((num_features, 2))` 中，数字 2 表示二元分类问题中的两个类别。具体而言，假设我们要解决一个二元分类问题，其中样本可以被分为两个类别，比如正面评价和负面评价。那么，我们需要设置两个参数，一个是正面评价的参数，一个是负面评价的参数，因此 `self.theta` 的列数为 2。这样，在训练模型时，我们可以针对每个类别学习到一组参数，从而进行分类预测。

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rodrigues_vector_rotation - 围绕另一个旋转 3D 矢量按照右手法则，通过 theta_rad 围绕（单位）向量 k 旋转向量 v。 矢量 k 将在内部成为单位矢量。... oo=zeros(size(theta_rads)); quiver3(0,0,0,k(1),k(2),k(3),'
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$$Z(k) = \frac{b_1z^{-1} + b_2z^{-2}}{1 + a_1z^{-1} + a_2z^{-2}}u(k) + e(k)$$ 各参数用矩阵表示： $$H = \begin{bmatrix} -z(k-1) & -z(k-2) & u(k-1) & u(k-2) \end{bmatrix}$$ $$Z = H * \theta + E$$ 其中...

in_features = train_features.shape[1] def train(model, train_features, train_labels, test_features, test_labels, num_epochs, learning_rate, weight_decay, batch_size): train_ls, test_ls = [], [] theta = np.zeros((in_features, 1)) best_theta = np.zeros((in_features, 1)) best_loss = np.inf for epoch in range(num_epochs): train_iter = data_iter(batch_size, train_features, train_labels) for X, y in train_iter: theta=gradientDescent(X, y, theta, learning_rate, weight_decay) train_ls.append(log_rmse(model, train_features, train_labels, theta, len(train_labels)))帮我加个注释

best_theta = np.zeros((in_features, 1)) best_loss = np.inf # 循环迭代训练num_epochs次 for epoch in range(num_epochs): # 随机生成batch_size大小的数据批次，用于训练 train_iter = data_iter...

num_features = self.data.shape[1] self.theta = np.zeros((num_features, 2))

self.theta是一个numpy数组，它的形状是(n, 2)，其中第一列表示正类的权重，第二列表示负类的权重。这段代码初始化了self.theta为全零。在使用逻辑回归进行二分类时，我们通过最小化损失函数来学习self.theta...

num_features = self.data.shape[1] self.theta = np.zeros((num_features, 2)）“num_features”代表什么

"num_features"代表数据集中每个样本的特征数量。在上述代码中，self.data是一个二维数组，其中每行代表一个样本，每列代表该样本的一个特征。因此，self.data.shape[1]...因此，self.theta的大小为(num_features, 2)。

翻译这段程序并自行赋值调用：import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import sklearn import sklearn.datasets import sklearn.linear_model def plot_decision_boundary(model, X, y): # Set min and max values and give it some padding x_min, x_max = X[0, :].min() - 1, X[0, :].max() + 1 y_min, y_max = X[1, :].min() - 1, X[1, :].max() + 1 h = 0.01 # Generate a grid of points with distance h between them xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h)) # Predict the function value for the whole grid Z = model(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) # Plot the contour and training examples plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Spectral) plt.ylabel('x2') plt.xlabel('x1') plt.scatter(X[0, :], X[1, :], c=y, cmap=plt.cm.Spectral) def sigmoid(x): s = 1/(1+np.exp(-x)) return s def load_planar_dataset(): np.random.seed(1) m = 400 # number of examples N = int(m/2) # number of points per class print(np.random.randn(N)) D = 2 # dimensionality X = np.zeros((m,D)) # data matrix where each row is a single example Y = np.zeros((m,1), dtype='uint8') # labels vector (0 for red, 1 for blue) a = 4 # maximum ray of the flower for j in range(2): ix = range(Nj,N(j+1)) t = np.linspace(j3.12,(j+1)3.12,N) + np.random.randn(N)0.2 # theta r = anp.sin(4t) + np.random.randn(N)0.2 # radius X[ix] = np.c_[rnp.sin(t), rnp.cos(t)] Y[ix] = j X = X.T Y = Y.T return X, Y def load_extra_datasets(): N = 200 noisy_circles = sklearn.datasets.make_circles(n_samples=N, factor=.5, noise=.3) noisy_moons = sklearn.datasets.make_moons(n_samples=N, noise=.2) blobs = sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=N, random_state=5, n_features=2, centers=6) gaussian_quantiles = sklearn.datasets.make_gaussian_quantiles(mean=None, cov=0.5, n_samples=N, n_features=2, n_classes=2, shuffle=True, random_state=None) no_structure = np.random.rand(N, 2), np.random.rand(N, 2) return noisy_circles, noisy_moons, blobs, gaussian_quantiles, no_structure

t = np.linspace(j*3.12, (j+1)*3.12, N) + np.random.randn(N)*0.2 # theta r = a*np.sin(4*t) + np.random.randn(N)*0.2 # radius X[ix] = np.c_[r*np.sin(t), r*np.cos(t)] Y[ix] = j X = X.T Y = Y.T ...

import numpy as np from scipy.optimize import fmin_tnc # 定义目标函数 def negative_log_likelihood(theta, X, y): # 计算模型预测值 y_pred = np.dot(X, theta) # 计算负对数似然函数 neg_log_likelihood = -np.sum(y*np.log(y_pred) + (1-y)*np.log(1-y_pred)) return neg_log_likelihood # 定义计算梯度的函数 def gradient(theta, X, y): # 计算模型预测值 y_pred = np.dot(X, theta) # 计算梯度 grad = np.dot(X.T, y_pred - y) return grad # 定义计算海森矩阵的函数 def hessian(theta, X, y): # 计算模型预测值 y_pred = np.dot(X, theta) # 计算海森矩阵 H = np.dot(X.T * y_pred * (1 - y_pred), X) return H # 定义信赖域和局部线性近似方法 def trust_region_newton(theta_init, X, y, radius=0.1, max_iter=100): theta = theta_init for i in range(max_iter): # 计算梯度和海森矩阵 grad = gradient(theta, X, y) H = hessian(theta, X, y) # 使用信赖域方法求解更新量 p = fmin_tnc(func=lambda p: np.dot(grad, p) + 0.5*np.dot(p.T, np.dot(H, p)), x0=np.zeros_like(theta), fprime=lambda p: np.dot(H, p) + grad, args=(X, y), bounds=None) # 更新参数 theta += p[0] return theta # 生成随机数据集 n_samples, n_features = 1000, 10 X = np.random.normal(size=(n_samples, n_features)) y = np.random.binomial(1, 0.5, size=n_samples) # 初始化参数 theta_init = np.zeros(n_features) # 求解最大似然估计 theta_ml = trust_region_newton(theta_init, X, y) print("最大似然估计的参数为：", theta_ml)

这段代码主要是用信赖域和局部线性近似方法求解...具体来说，模型预测值为sigmoid函数(np.dot(X, theta))，而负对数似然函数则是对y_pred进行了sigmoid函数的逆变换，即-y*np.log(y_pred) - (1-y)*np.log(1-y_pred)。

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=["SimHei"] #单使用会使负号显示错误 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #把负号正常显示 # 读取北京房价数据 path='data.txt' data=pd.read_csv(path,header=None,names=['mianji','jiage']) print(data.head(10)) print(data.describe()) X=data.mianji Y=data.jiage # 绘制散点图 data.plot(kind='scatter',x='mianji',y='jiage') plt.xlabel("房子面积") plt.ylabel("房子价格") plt.show() def J(X,Y,theta): cost=np.sum((X.dot(theta)-Y)**2)/(2*len(X)) return cost print(data.head()) data=np.array(data)hape(-1,1) X=data[:,0].res X=np.hstack([np.ones((len(X)),1),X]) Y=data[:,1].reshape(-1,1) theta=np.zeros(X.shape[1]).reshape(-1,1) # print(round(J(X,y,theta),2)) def dJ(theta, X, Y): res = X.T.dot(X.dot(theta)-Y)/len(X) return res def gradient_descent(dJ, X, Y, initial_theta, eta, n_iters=1e4, epsilon=1e-8): theta = initial_theta cur_iters = 0 while cur_iters<n_iters: gradient = dJ(theta, X, Y) last_theta = theta theta = theta - eta*gradient if(abs(J(X, Y, theta)-J(X, Y, last_theta))<epsilon): break cur_iters+=1 return theta theta = np.zeros(X.shape[1]).reshape(-1,1) theta = gradient_descent(dJ, X, Y, theta,eta=0.01, n_iters=1500) plt.scatter(data[:,0],data[:,1]) plt.plot(X[:,1], X.dot(theta), color='r') plt.xlabel("population of city in 10,000") plt.ylabel("profit in dollar 10,000") plt.show()

theta = np.zeros(X.shape[1]).reshape(-1, 1) # 计算模型参数 theta = gradient_descent(dJ, X, Y, theta, eta=0.01, n_iters=1500) # 绘制拟合曲线 plt.scatter(X[:, 1], Y) plt.plot(X[:, 1], X.dot(theta),...

import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt # 加载 iris 数据 iris = load_iris() # 只选取两个特征和两个类别进行二分类 X = iris.data[(iris.target==0)|(iris.target==1), :2] y = iris.target[(iris.target==0)|(iris.target==1)] # 将标签转化为 0 和 1 y[y==0] = -1 # 将数据集分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 实现逻辑回归算法 class LogisticRegression: def __init__(self, lr=0.01, num_iter=100000, fit_intercept=True, verbose=False): self.lr = lr self.num_iter = num_iter self.fit_intercept = fit_intercept self.verbose = verbose def __add_intercept(self, X): intercept = np.ones((X.shape[0], 1)) return np.concatenate((intercept, X), axis=1) def __sigmoid(self, z): return 1 / (1 + np.exp(-z)) def __loss(self, h, y): return (-y * np.log(h) - (1 - y) * np.log(1 - h)).mean() def fit(self, X, y): if self.fit_intercept: X = self.__add_intercept(X) # 初始化参数 self.theta = np.zeros(X.shape[1]) for i in range(self.num_iter): # 计算梯度 z = np.dot(X, self.theta) h = self.__sigmoid(z) gradient = np.dot(X.T, (h - y)) / y.size # 更新参数 self.theta -= self.lr * gradient # 打印损失函数 if self.verbose and i % 10000 == 0: z = np.dot(X, self.theta) h = self.__sigmoid(z) loss = self.__loss(h, y) print(f"Loss: {loss} \t") def predict_prob(self, X): if self.fit_intercept: X = self.__add_intercept(X) return self.__sigmoid(np.dot(X, self.theta)) def predict(self, X, threshold=0.5): return self.predict_prob(X) >= threshold # 训练模型 model = LogisticRegressio

accuracy = np.sum(y_pred == y_test) / y_test.shape[0] print(f"Accuracy: {accuracy}") # 可视化 plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=y_pred) plt.show() 请问这段代码实现了什么功能？

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 设置参数 k = 4 # 花瓣数 a = np.linspace(0, 2 * np.pi, 1000) # 参数a的取值范围 displacement_angle = np.pi / 5 # 错位角度 # 计算x和y的值 theta = np.linspace(0, 2 * np.pi, 1000) x = 50 * (1 + np.sin(k * a)) * np.cos(theta) y = 50 * (1 + np.sin(k * a)) * np.sin(theta) z = np.zeros_like(x) # 添加一个z维度，并初始化为0 # 绘制图像 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') for i in range(len(x)): ax.plot([x[i], x[(i + int(displacement_angle * 1000)) % 1000]], [y[i], y[(i + int(displacement_angle * 1000)) % 1000]], [z[i], z[(i + int(displacement_angle * 1000)) % 1000]], color='purple') plt.show()优化这段代码使图形更具艺术感

x = 50 * (1 + np.sin(k * a)) * np.cos(theta) y = 50 * (1 + np.sin(k * a)) * np.sin(theta) z = np.zeros_like(x) # 添加一个z维度，并初始化为0 # 绘制图像 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, ...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=["SimHei"] #单使用会使负号显示错误 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #把负号正常显示 # 读取北京房价数据 path='data.txt' data=pd.read_csv(path,header=None,names=['mianji','jiage']) # data.head() # data.describe() # 绘制散点图 data.plot(kind='scatter',x='mianji',y='jiage') plt.show() def computeCost(X,y,theta): inner=np.power((X*theta.T),2) return np.sum(inner)/(2*len(X)) data.insert(0,'Ones',1) clos=data.shape[1] X=data.iloc[:,0:clos-1] y=data.iloc[:,clos-1:clos] X=np.matrix(X.values) y=np.matrix(y.values) theta=np.matrix(np.array[0,0]) computeCost(X,y,theta) def gradientDescent(X,y,theta,alpha,iters): temp=np.atrix(np.zeros(theta.shape)) parameters=int(theta.ravel().shape[1]) cost=np.zeros(iters) for i in range(iters): error=(X*theta.T)-y for j in range(parameters): term=np.multiply(error,X[:,j]) temp[0,j]=theta[0,j]-((alpha/len(X))*np.sum(term)) theta=temp cost[i]=computeCost(X,y,theta) return theta,cost alpha=0.01 iters=1000 g,cost=gradientDescent(X,y,theta,alpha,iters) x=np.linspace(data.mianji.min(),data.mianji.max(),100) f=g[0,0]+(g[0,1]*X) fig,ax=plt.subplots(figsize=(12,8)) ax.plot(x,f,'r',label='北京房价') ax.scatter(data.mianji,data.jiage,label='Traning data') ax.legend(loc=4) ax.set_xlabel=('房子面积') ax.set_ylabel=('房子价格') ax.set_title("北京房价格回归图") plt.show()

4. temp=np.atrix(np.zeros(theta.shape)) 应该改为 temp=np.array(np.zeros(theta.shape))。 5. ax.set_xlabel=('房子面积') 和 ax.set_ylabel=('房子价格') 应该改为 ax.set_xlabel('房子面积') 和 ax...

将以下代码改为C++代码： import scipy.special as sp import numpy as np import numba from numba import njit,prange import math import trimesh as tri fileName="data/blub.obj" outName='./output/blub_rec.obj' # 参数 # 限制选取球谐基函数的带宽 bw=64 # 极坐标,经度0<=theta<2*pi,纬度0<=phi<pi; # (x,y,z)=r(sin(phi)cos(theta),sin(phi)sin(theta),cos(phi)) def get_angles(x,y,z): r=np.sqrt(x*x+y*y+z*z) x/=r y/=r z/=r phi=np.arccos(z) if phi==0: theta=0 theta=np.arccos(x/np.sin(phi)) if y/np.sin(phi)<0: theta+=math.pi return [theta,phi] if __name__=='__main__': # 载入网格 mesh=tri.load(fileName) # 获得网格顶点(x,y,z)对应的(theta,phi) numV=len(mesh.vertices) angles=np.zeros([numV,2]) for i in range(len(mesh.vertices)): v=mesh.vertices[i] [angles[i,0],angles[i,1]]=get_angles(v[0],v[1],v[2]) # 求解方程:x(theta,phi)=对m,l求和 a^m_lY^m_l(theta,phi) 解出系数a^m_l # 得到每个theta,phi对应的x X,Y,Z=np.zeros([numV,1]),np.zeros([numV,1]),np.zeros([numV,1]) for i in range(len(mesh.vertices)): X[i],Y[i],Z[i]=mesh.vertices[i,0],mesh.vertices[i,1],mesh.vertices[i,2] # 求出Y^m_l(theta,phi)作为矩阵系数 sph_harm_values=np.zeros([numV,(bw+1)*(bw+1)]) for i in range(numV): for l in range(bw): for m in range(-l,l+1): sph_harm_values[i,l*(l+1)+m]=sp.sph_harm(m,l,angles[i,0],angles[i,1]) print('系数矩阵维数:{}'.format(sph_harm_values.shape)) # 求解方程组,得到球谐分解系数 a_x=np.linalg.lstsq(sph_harm_values,X,rcond=None)[0] a_y=np.linalg.lstsq(sph_harm_values,Y,rcond=None)[0] a_z=np.linalg.lstsq(sph_harm_values,Z,rcond=None)[0] # 从系数恢复的x,y,z坐标,存为新的点云用于比较 x=np.matmul(sph_harm_values,a_x) y=np.matmul(sph_harm_values,a_y) z=np.matmul(sph_harm_values,a_z) with open(outName,'w') as output: for i in range(len(x)): output.write("v %f %f %f\n"%(x[i,0],y[i,0],z[i,0]))

sph_harm_values(i, l*(l+1)+m) = std::real(std::pow(-1, m) * boost::math::spherical_harmonic_r(l, m, angles[i][1], angles[i][0])); } } } // Solve the equation system to get the spherical harmonic...

J_vals=np.zeros((len(theta0_vals),len(theta1_vals)))

这行代码是在创建一个全零矩阵，矩阵的大小为(len(theta0_vals),len(theta1_vals))，即有len(theta0_vals)行，len(theta1_vals)列。这个矩阵用来存储每个theta0和theta1组合对应的代价函数的值。在接下来的代码中，...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=["SimHei"] #单使用会使负号显示错误 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #把负号正常显示 # 读取北京房价数据 path='data.txt' data=pd.read_csv(path,header=None,names=['mianji','jiage']) # data.head() # data.describe() # 绘制散点图 data.plot(kind='scatter',x='mianji',y='jiage') plt.show() def computeCost(X,y,theta): inner=np.power((X*theta.T),2) return np.sum(inner)/(2*len(X)) data.insert(0,'Ones',1) clos=data.shape[1] X=data.iloc[:,0:clos-1] y=data.iloc[:,clos-1:clos] X=np.array(X.values) y=np.array(y.values) theta=np.array[0,0] computeCost(X,y,theta) def gradientDescent(X,y,theta,alpha,iters): temp=np.array(np.zeros(theta.shape)) parameters=int(theta.ravel().shape[1]) cost=np.zeros(iters) for i in range(iters): error=(X*theta.T)-y for j in range(parameters): term=np.multiply(error,X[:,j]) temp[0,j]=theta[0,j]-((alpha/len(X))*np.sum(term)) theta=temp cost[i]=computeCost(X,y,theta) return theta,cost alpha=0.01 iters=1000 g,cost=gradientDescent(X,y,theta,alpha,iters) x=np.linspace(data.mianji.min(),data.mianji.max(),100) f=g[0,0]+(g[0,1]*x) fig,ax=plt.subplots(figsize=(12,8)) ax.plot(x,f,'r',label='北京房价') ax.scatter(data.mianji,data.jiage,label='Traning data') ax.legend(loc=4) ax.set_xlabel('房子面积') ax.set_ylabel('房子价格') ax.set_title("北京房价格回归图") plt.show()

temp = np.array(np.zeros(theta.shape)) parameters = int(theta.ravel().shape[1]) cost = np.zeros(iters) for i in range(iters): error = (X * theta.T) - y for j in range(parameters): term = np....

import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm import numpy as np if __name__ == '__main__': fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 大半球 theta1 = np.arange(1.6, 3.2, 0.025).reshape(64, 1) phi1 = np.arange(0, 6.4, 0.1).reshape(1, 64) X1 = 30*np.sin(theta1)*np.cos(phi1) Y1 = 30*np.sin(theta1)*np.sin(phi1) z1 = 30*np.cos(theta1)+30 ax.plot_surface(X1, Y1, z1, alpha=0.25, cmap=cm.rainbow) # 小半球 theta2 = np.arange(1.6, 3.2, 0.025).reshape(64, 1) phi2 = np.arange(0, 6.4, 0.1).reshape(1, 64) X2 = 0.534 * 30 * np.sin(theta2) @ np.cos(phi2) Y2 = 0.534 * 30 * np.sin(theta2) @ np.sin(phi2) z2 = 0.534 * 30 * np.cos(theta2) + 30 ax.plot_surface(X2, Y2, z2, alpha=0.25, cmap=cm.rainbow) # 抛物面 theta3 = np.arange(0, 6.4, 0.1).reshape(64, 1) u = np.linspace(-15, 15, 64).reshape(1, 64) X3 = u*np.sin(theta3) Y3 = u*np.cos(theta3) z3 = (2-np.sqrt(3))/15*u**2 ax.plot_surface(X3, Y3, z3, cmap=cm.coolwarm) plt.axis('square') plt.show()如何绘制投影

z1_projected = np.zeros_like(z1) # 绘制等高线图作为投影 ax.contour(X1_projected, Y1_projected, z1_projected, colors='black') 这将在原始三维图形下添加一个黑色的大半球投影。同样的方法也可以用于小...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ["SimHei"] # 单使用会使负号显示错误 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 把负号正常显示 # 读取北京房价数据 path = 'data.txt' data = pd.read_csv(path, header=None, names=['房子面积', '房子价格']) print(data.head(10)) print(data.describe()) # 绘制散点图 data.plot(kind='scatter', x='房子面积', y='房子价格') plt.show() def computeCost(X, y, theta): inner = np.power(((X * theta.T) - y), 2) return np.sum(inner) / (2 * len(X)) data.insert(0, 'Ones', 1) cols = data.shape[1] X = data.iloc[:,0:cols-1]#X是所有行，去掉最后一列 y = data.iloc[:,cols-1:cols]#X是所有行，最后一列 print(X.head()) print(y.head()) X = np.matrix(X.values) y = np.matrix(y.values) theta = np.matrix(np.array([0,0])) print(theta) print(X.shape, theta.shape, y.shape) def gradientDescent(X, y, theta, alpha, iters): temp = np.matrix(np.zeros(theta.shape)) parameters = int(theta.ravel().shape[1]) cost = np.zeros(iters) for i in range(iters): error = (X * theta.T) - y for j in range(parameters): term = np.multiply(error, X[:, j]) temp[0, j] = theta[0, j] - ((alpha / len(X)) * np.sum(term)) theta = temp cost[i] = computeCost(X, y, theta) return theta, cost alpha = 0.01 iters = 1000 g, cost = gradientDescent(X, y, theta, alpha, iters) print(g) print(computeCost(X, y, g)) x = np.linspace(data.Population.min(), data.Population.max(), 100) f = g[0, 0] + (g[0, 1] * x) fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,8)) ax.plot(x, f, 'r', label='Prediction') ax.scatter(data.Population, data.Profit, label='Traning Data') ax.legend(loc=2) ax.set_xlabel('房子面积') ax.set_ylabel('房子价格') ax.set_title('北京房价拟合曲线图') plt.show()

temp = np.matrix(np.zeros((1, parameters))) # 修改这行代码 parameters = int(theta.ravel().shape[1]) cost = np.zeros(iters) for i in range(iters): error = (X * theta.T) - y for j in range...

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工业AI视觉检测解决方案.pptx

工业AI视觉检测解决方案.pptx是一个关于人工智能在工业领域的具体应用，特别是针对视觉检测的深入探讨。该报告首先回顾了人工智能的发展历程，从起步阶段的人工智能任务失败，到专家系统的兴起到深度学习和大数据的推动，展示了人工智能从理论研究到实际应用的逐步成熟过程。 1. 市场背景： - 人工智能经历了从计算智能（基于规则和符号推理）到感知智能（通过传感器收集数据）再到认知智能（理解复杂情境）的发展。《中国制造2025》政策强调了智能制造的重要性，指出新一代信息技术与制造技术的融合是关键，而机器视觉因其精度和效率的优势，在智能制造中扮演着核心角色。 - 随着中国老龄化问题加剧和劳动力成本上升，以及制造业转型升级的需求，机器视觉在汽车、食品饮料、医药等行业的渗透率有望提升。 2. 行业分布与应用： - 国内市场中，电子行业是机器视觉的主要应用领域，而汽车、食品饮料等其他行业的渗透率仍有增长空间。海外市场则以汽车和电子行业为主。 - 然而，实际的工业制造环境中，由于产品种类繁多、生产线场景各异、生产周期不一，以及标准化和个性化需求的矛盾，工业AI视觉检测的落地面临挑战。缺乏统一的标准和模型定义，使得定制化的解决方案成为必要。 3. 工业化前提条件： - 要实现工业AI视觉的广泛应用，必须克服标准缺失、场景多样性、设备技术不统一等问题。理想情况下，应有明确的需求定义、稳定的场景设置、统一的检测标准和安装方式，但现实中这些条件往往难以满足，需要通过技术创新来适应不断变化的需求。 4. 行业案例分析： - 如金属制造业、汽车制造业、PCB制造业和消费电子等行业，每个行业的检测需求和设备技术选择都有所不同，因此，解决方案需要具备跨行业的灵活性，同时兼顾个性化需求。 总结来说，工业AI视觉检测解决方案.pptx着重于阐述了人工智能如何在工业制造中找到应用场景，面临的挑战，以及如何通过标准化和技术创新来推进其在实际生产中的落地。理解这个解决方案，企业可以更好地规划AI投入，优化生产流程，提升产品质量和效率。
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管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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MySQL运维最佳实践：经验总结与建议

![MySQL运维最佳实践：经验总结与建议](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/2eb1709bbb6545aa8ffb3c9d655d9a0d.png?x-oss-process=image/resize,s_500,m_lfit) # 1. MySQL运维基础** MySQL运维是一项复杂而重要的任务，需要深入了解数据库技术和最佳实践。本章将介绍MySQL运维的基础知识，包括： - **MySQL架构和组件：**了解MySQL的架构和主要组件，包括服务器、客户端和存储引擎。 - **MySQL安装和配置：**涵盖MySQL的安装过
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stata面板数据画图

Stata是一个统计分析软件，可以用来进行数据分析、数据可视化等工作。在Stata中，面板数据是一种特殊类型的数据，它包含了多个时间段和多个个体的数据。面板数据画图可以用来展示数据的趋势和变化，同时也可以用来比较不同个体之间的差异。 在Stata中，面板数据画图有很多种方法。以下是其中一些常见的方法
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智慧医院信息化建设规划及愿景解决方案.pptx

"智慧医院信息化建设规划及愿景解决方案.pptx" 在当今信息化时代，智慧医院的建设已经成为提升医疗服务质量和效率的重要途径。本方案旨在探讨智慧医院信息化建设的背景、规划与愿景，以满足"健康中国2030"的战略目标。其中，"健康中国2030"规划纲要强调了人民健康的重要性，提出了一系列举措，如普及健康生活、优化健康服务、完善健康保障等，旨在打造以人民健康为中心的卫生与健康工作体系。 在建设背景方面，智慧医院的发展受到诸如分级诊疗制度、家庭医生签约服务、慢性病防治和远程医疗服务等政策的驱动。分级诊疗政策旨在优化医疗资源配置，提高基层医疗服务能力，通过家庭医生签约服务，确保每个家庭都能获得及时有效的医疗服务。同时，慢性病防治体系的建立和远程医疗服务的推广，有助于减少疾病发生，实现疾病的早诊早治。 在规划与愿景部分，智慧医院的信息化建设包括构建完善的电子健康档案系统、健康卡服务、远程医疗平台以及优化的分级诊疗流程。电子健康档案将记录每位居民的动态健康状况，便于医生进行个性化诊疗；健康卡则集成了各类医疗服务功能，方便患者就医；远程医疗技术可以跨越地域限制，使优质医疗资源下沉到基层；分级诊疗制度通过优化医疗结构，使得患者能在合适的层级医疗机构得到恰当的治疗。 在建设内容与预算方面，可能涉及硬件设施升级（如医疗设备智能化）、软件系统开发（如电子病历系统、预约挂号平台）、网络基础设施建设（如高速互联网接入）、数据安全与隐私保护措施、人员培训与技术支持等多个方面。预算应考虑项目周期、技术复杂性、维护成本等因素，以确保项目的可持续性和效益最大化。 此外，"互联网+医疗健康"的政策支持鼓励创新，智慧医院信息化建设还需要结合移动互联网、大数据、人工智能等先进技术，提升医疗服务的便捷性和精准度。例如，利用AI辅助诊断、物联网技术监控患者健康状态、区块链技术保障医疗数据的安全共享等。 智慧医院信息化建设是一项系统工程，需要政府、医疗机构、技术供应商和社会各方共同参与，以实现医疗服务质量的提升、医疗资源的优化配置，以及全民健康水平的提高。在2023年的背景下，这一进程将进一步加速，为我国的医疗健康事业带来深远影响。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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MySQL监控与预警：故障预防与快速响应

![MySQL监控与预警：故障预防与快速响应](https://www.tingyun.com/wp-content/uploads/2024/01/%E5%9F%BA%E8%B0%831-6.png) # 1. MySQL监控概述** MySQL监控是确保数据库系统稳定、高效运行的关键实践。通过监控，DBA可以及时发现并解决性能瓶颈、故障隐患，从而保障业务的正常运行。 MySQL监控涵盖了对系统、数据库和SQL层面的全面监控。它包括收集和分析各种性能指标，如CPU利用率、内存使用率、查询执行时间等，以了解数据库的运行状况。通过监控，DBA可以及时发现性能下降、资源瓶颈和异常行为，并采取措
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C语言MAKEU32函数

C语言中的MAKEU32函数用于将4个8位的字节转换为一个32位的无符号整数。该函数通常被用于网络编程、位操作等领域。 MAKEU32函数的实现方式如下： ```c unsigned int MAKEU32(unsigned char a, unsigned char b, unsigned char c, unsigned char d) { return ((unsigned int)a << 24) | ((unsigned int)b << 16) | ((unsigned int)c << 8) | (unsigned int)d; } ``` 该函数接收4个8位的字节
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智慧医院信息化+智能化系统建设方案.pptx

"该文件是关于2023年的智慧医院信息化与智能化系统建设方案，由郎丰利制作。方案涵盖了智慧医疗、智慧服务和智慧管理三大领域，旨在通过先进的信息技术提升医院的服务质量和效率。方案涉及到医院信息化的多个层面，包括应用层、展现层、支撑层、网络层等，并提出了智慧医疗、智慧管理和智慧服务的具体应用系统和组件。此外，还关注了安全防范和楼宇自动化等基础设施，以及综合运维管理平台的构建。" 智慧医院的建设方案涉及了以下几个核心知识点： 1. **智慧医院定义**：智慧医院是指拥有感知、分析、决策等多种能力的医院，能够根据各方需求提供智能化服务。它包含面向医务人员的“智慧医疗”、面向患者的“智慧服务”和面向医院管理的“智慧管理”。 2. **智慧医疗**：包括门急诊医生站、住院医生站、移动护士站、电子病历、药品订单、检验服务、支付服务、远程协同、检查服务等组件，实现临床诊疗的数字化和远程化。 3. **智慧服务**：涵盖患者就诊全流程，如健康码闸机、安防监控、日间手术系统、停车场管理、患者随访系统等，提高患者就医体验。 4. **智慧管理**：通过监测预警、辅助决策、数据大屏集中展现等手段优化医院运营，包括远程会诊、双向转诊、远程心电系统等，提升医疗服务效率。 5. **技术架构**：智慧医院的架构分为应用层、展现层、支撑层、网络层，其中数据中台和业务中台是关键，负责数据的统一接入、存储、治理和服务。 6. **基础设施**：包括安全防范系统（如视频监控、报警、巡查等）、楼宇设备控制系统（如空调、照明、漏水监测等）、能源计量和综合集成系统，确保医院安全和运行效率。 7. **综合运维管理平台**：整合所有系统的运维管理，确保整体系统的稳定性和安全性。 8. **设计理念**：智慧医院设计遵循顶层设计，注重系统间的整合和联动，以实现全方位的智能化。 9. **5G应用**：5G技术在手术示教、远程指导、医疗数据传输等方面发挥重要作用，提高医疗服务的实时性和远程可达性。 此方案全面描绘了智慧医院的蓝图，旨在通过信息化和智能化手段提升医疗服务的质量、安全和效率，推动医疗行业的现代化进程。