numpy的scale就是 x-mean/std】的更多相关文章

>>> from sklearn import preprocessing >>> import numpy as np >>> a=np.array([[1.0,2.0,3.0], [4.0,5.0,9.0], [20,40.0, 80.0]]) >>> scale(a, axis=0) array([[-0.87929684, -0.79227978, -0.79115821], [-0.5195845 , -0.6183647…
NumPy数据存取与函数 数据的CSV文件存取 CSV文件 CSV(Comma-Separated Value,逗号分隔值) CSV是一种常见的文件格式,用来存储批量数据. 将数据写入CSV文件 np.savetxt(frame, array, fmt='%.18e', delimiter=None) -frame: 文件.字符串或产生器,可以是.gz或.bz2的压缩文件 -array: 存入文件的数组 -fmt: 写入文件的格式,例如:%d %.2f %.18e -delimiter:分割字符…
前言 本文实现了spine动画的预加载,解决在战斗等大量加载spine动画的时候出现卡顿现象. 这里使用和修改三个类,直接修改的源码,当然你也可以继承LuaSkeletonAnimation,自己封装一个类.这里做个例子, 不自己写类,直接改源码.如果想自己写,绑定到lua,看我别的帖子.废话不多说,入主题. 版本:quicklua 3.3  win vs2012 原理 先分析下,LuaSkeletonAnimation类 class LuaSkeletonAnimation: public s…
前言 理论知识:UFLDL教程.Deep learning:二十六(Sparse coding简单理解).Deep learning:二十七(Sparse coding中关于矩阵的范数求导).Deep learning:二十九(Sparse coding练习) 实验环境:win7, matlab2015b,16G内存,2T机械硬盘 本节实验比较不好理解也不好做,我看很多人最后也没得出好的结果,所以得花时间仔细理解才行. 实验内容:Exercise:Sparse Coding.从10张512*51…
Quick-Cocos2d-x v3.3 异步加载Spine方案 浩月难求也与2015-03-25 15:06:3441 次阅读 背景 项目中使用了Quick-Cocos2d-x 3.3,由于Spine各个功能相当强大,所以使用了Spine作为骨骼动画,由于Spine并非cocos官方支持,所以在一些问题上支持性不是那么好,其中如何异步加载Spine就是一个问题. 比如游戏中经常遇到这么一个问题:在主战斗场景中,需要加载大量的图片.声音.Spine动画等,如果我们等到需要用到的时候再去加载,由于…
# -*- coding: utf-8 -*-"""Spyder EditorThis is a temporary script file."""import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt#第一步 获取与处理数据x,y=[],[] #定义存储输入数据和目标数据的数组for sample in open('a.txt','r'): #遍历数据集并保存    _x,_y=sample.spli…
Exercise:Sparse Autoencoder 习题的链接:Exercise:Sparse Autoencoder 注意点: 1.训练样本像素值需要归一化. 因为输出层的激活函数是logistic函数,值域(0,1), 如果训练样本每个像素点没有进行归一化,那将无法进行自编码. 2.训练阶段,向量化实现比for循环实现快十倍. 3.最后产生的图片阵列是将W1权值矩阵的转置,每一列作为一张图片. 第i列其实就是最大可能激活第i个隐藏节点的图片xi,再乘以常数因子C(其中C就是W1第i行元素…
前言 人脸检测标准库FDDB详细介绍了数据库和使用方法.对于训练的模型,如何评估模型的效果呢,本文对此进行介绍.说实话,参考了很多博客,但是感觉都不是很明白(当然本文也会有瑕疵),故在此记录! 测试环境 1.安装Perl: 2.安装Gnuplot: 操作步骤 1.根据训练好的模型测试数据库的人脸检测结果,并将结果输出,输出格式与要求一致即可,即out-fold-**.txt和results.txt: 检测结果格式如下: ... <image name i> <number of face…
Milking Grid http://poj.org/problem?id=2185 Time Limit: 3000MS   Memory Limit: 65536K       Description Every morning when they are milked, the Farmer John's cows form a rectangular grid that is R (1 <= R <= 10,000) rows by C (1 <= C <= 75) co…
斯坦福deep learning教程中的自稀疏编码器的练习,主要是参考了   http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/03/20/2970724.html,没有参考肯定编不出来...Σ( ° △ °|||)︴  也当自己理解了一下 这里的自稀疏编码器,练习上规定是64个输入节点,25个隐藏层节点(我实验中只有20个),输出层也是64个节点,一共有10000个训练样本 具体步骤: 首先在页面上下载sparseae_exercise.zip S…