Python算法代码库（1-9篇）

提供Python机器学习中线性回归算法相关代码

逻辑回归的 Python 实现还挺常用的，是在入门阶段，能帮你快速理解分类问题的基本思路。推荐一套整理得比较完整的代码资源，逻辑清晰，变量命名也规范，跑起来没啥坑，适合拿来练手或改成自己的项目。 逻辑回归算法的 Python 代码整理得挺不错，注释清楚，结构也比较清晰。像sigmoid、costFunction这些核心函数都有，方便理解每一步到底在干啥。 代码运行起来也挺顺畅的，没什么环境依赖难搞的问题。就是标准的numpy + matplotlib套路，基本用 Anaconda 装个环境就能搞定。你要是刚看完 Andrew Ng 的课，正好可以拿这个练练。 除了代码，还有些挺有参考价值的资料

KMeans 聚类算法是数据科学中常见的算法之一，用来将数据分成不同的组。这个 Matlab 代码模板做得挺简洁，直接就能你理解 KMeans 算法的基本原理。说实话，想实现这种功能，其实代码也蛮，不需要太多复杂的步骤，适合各个层级的开发者。只要掌握了基本的数学背景，就能快速上手这个模板。你可以通过修改数据集、调整参数，快速看到不同结果，适合用来做实验或者教学。对于有一定 Python 基础的人来说，代码的适配也蛮容易的，能你理解如何在 Python 中实现机器学习模型。虽然 Python 在数据科学和机器学习中已经是主流，但像 Matlab 这种工具也有自己的优势，是在学术界或者快速验证原型

注意：此Python二进制文件仅适用于带有NVIDIA GPU的Ubuntu变体Linux上的Python 3.6和CUDA 9.2。这是针对原子模拟环境（ASE）设计的ANI-1x和ANI-1ccx神经网络潜力的原型接口。当前的ANI-1x和ANI-1ccx电位可预测CHNO元素的性质。原始的ANI-1和ANI-1x电位可在“deprecated_original”分支中找到。为了获得最佳性能，请在应用程序中使用分支中集成的ANI-1x和ANI-1ccx。要测试代码，请运行examples/ani_quicktest.py脚本。在正常运行的设备上，初始能量为-2078.50282（eV）。

Oracle9i数据库管理基础I Ed 1[1].1 Vol.1.pdf

这本高级篇教程详细介绍了Oracle9i数据库系统，是初级篇的进阶版本，由知名数据库专家黄河主编。

本篇介绍了Snakes算法在MATLAB中的实现代码，主要用于图像分割和轮廓提取。代码通过迭代优化Snakes模型来拟合目标边缘。具体实现步骤包括： 初始化蛇形曲线，设定初始轮廓； 计算外部和内部力，通常包括图像的梯度信息； 根据这些力迭代更新蛇形曲线的位置，直到收敛； 输出优化后的轮廓。 该代码适用于基于图像梯度的轮廓提取任务，并提供了简单的调整参数接口，使得算法可灵活适应不同图像。通过运用此算法，可以实现精确的边缘提取和目标跟踪。 代码如下： % 初始化蛇形曲线 n=100; % 曲线点数 theta=linspace(0,2*pi,n); X=50+40*cos(theta); Y=

机器学习算法Python实现目录一、1、代价函数其中：下面就是要求出theta，使代价最小，即代表我们拟合出来的方程距离真实值最近共有m条数据，其中代表我们要拟合出来的方程到真实值距离的平方，平方的原因是因为可能有负值，正负可能会抵消前面有系数2的原因是下面求梯度是对每个变量求偏导，2可以消去实现代码： #计算代价函数def computerCost(X,y,theta): m = len(y) J = 0 J = (np.transpose(Xtheta-y))(Xtheta-y)/(2m) #计算代价J return J注意这里的X是真实数据前加了一列1，因为有theta(0) 2、梯度下

本实习计算1991-2020年1月的500hPa平均位势高度场，绘制环流平均图，并分析2008年1月的500hPa位势高度距平和纬向偏差，绘制相应的环流距平图和纬偏图。