Mémo d'étude Python & Machine Learning ②: Introduction de la bibliothèque
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matplotlib et numpy
matplotlib est une bibliothèque de dessins graphiques. Il semble qu'il utilise souvent pyplot. numpy est une bibliothèque de calculs numériques. Vous pourrez dessiner des graphiques mathématiques en combinant ces deux éléments.
Comment importer
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
Comment dessiner un graphique
Si $ y = 2x + 1 $
x = np.arange(0, 10, 0.1) #0 à 10 0.Créer une liste en une étape x
y = 2*x + 1 #x 2x pour chaque élément+Créer y comme un mappage de 1
plt.plot(x, y) # (x, y)Dessinez un graphique de
plt.show() #affichage graphique
Vous pouvez dessiner le graphique suivant en écrivant
Fonction Sigmaid
Une fonction qui trace la courbe suivante.
L'expression est représentée par $ y = \ frac {1} {1 + e ^ x} $.
Il a une forte affinité avec la propriété des neurones qui "se déclenche lorsque l'entrée dépasse le seuil", et est souvent utilisé comme fonction d'activation (probablement). Un exemple d'implémentation par Python est le suivant.
import math
def sigmoid(a):
return (1.0 / (1.0 + math.exp(-a)))
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