收录了 python矩阵转置 频道下的 38 篇内容
本篇阅读的代码实现了将一个使用嵌套列表表示的矩阵进行转置的功能。 本篇阅读的代码片段来自于30-seconds-of-python。
今天我从图的邻接矩阵出发,展示如何使用矩阵计算来实现PageRank算法。
本文介绍计算图及其上的自动求导原理,用原生Python实现计算图及其上反向传播,搭建多层全连接神经网络,建模MNIST手写数字识别。
一篇长文章介绍如何用PCA和SVD进行矩阵分解,并用于推荐。
在线服务和应用中,经常遇到需要对用户历史行为进行分析并预测,典型的案例如页面点击预测及推荐系统。
本文中,Google Brain 的研究人员解释了硬件加速器的进化如何有利于编译器后端优化巨大的单内核,介绍了这种对高性能但不灵活的内核的依赖如何增强了编程模型的主导风格。
本文讲述了作者在去年的数据科学学习之旅中遇到了一些困难,以及如何解决这些难题的。
摘要:NumPy是Python的最重要的扩展程序库之一,也是入门机器学习编程的必备工具。国外有位程序员讲NumPy的基本运算以图解的方式写下来,让学习过程变得轻松有趣。
svd_solver是奇异值分解器的意思,为什么PCA算法下面会有有关奇异值分解的参数?不是两种算法么?
摘要:将线性代数概念应用到实际问题中scipy.linalg 使用 Python 和 NumPy处理向量和矩阵 使用线性系统模拟实际问题 使用求解线性系统 scipy.linalg
搜索引擎如何推荐网页?
都说 Python 简单快捷,那本篇博客就为大家带来一些实用的 Python 技巧,而且仅需要 1 行代码,就可以解决一些小问题。
本文以经典的协同过滤为切入点,重点介绍了被工业界广泛使用的矩阵分解算法,从理论与实践两个维度介绍了该算法的原理,通俗易懂,希望能够给大家带来一些启发。
本文借助多任务学习端到端框架MKR,从知识图谱中找出电影间的潜在特征,并借助该特征及电影评分数据集,实现基于电影的推荐系统。
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摘要:先把AI人脸识别跑起来,然后研究它是如何实现的,整个过程中确实收获不少。所谓先跟着做,再跟着学,实践与理论结合,自己感觉有理解了一些基础概念入个门,在此分享一下自己的捣鼓经验。
摘要:LaneNet是一种端到端的车道线检测方法,包含 LanNet + H-Net 两个网络模型。