关于梯度下降与逻辑回归，我在之前的文章中已经写过了公式推导，本文中将用python代码进行实现并做简单的实验
机器学习入门 — 梯度下降原理
机器学习入门 — 逻辑回归算法
案例概述
在这里我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。此大学会根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。大学里有以前的申请人的历史数据，可以用它作为逻辑回归的训练集。对于每一个学生例子，有两个考试的申请人的分数和录取决定。为了做到这一点，我们将建立一个分类模型，根据考试成绩估计入学概率。
数据准备
import os
path = 'data' + os.sep + 'LogiReg_data.txt
2021-11-29 11:14:45
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欧拉公式求长期率的matlab代码火炬
复杂张量和复杂函数的Pytorch扩展。
受启发。
根据论文：
深度复杂网络（）
ary进化递归神经网络（）
关于复值卷积神经网络（）
表中的内容：
职能
exp（z）
对数（z）
罪（z）
cos（z）
tan（z）
tanh（z）
sigmod（z）
softmax（z）
ReLU函数版本，用于复数
以下文档中的更多信息
CReLU（z）
zReLU（z）
modReLU（z，偏差）
复合张量操作
加法（z
+其他和其他+
z）
减法（z-其他和其他-z）
乘法（z
*其他和其他*
z）
矩阵乘法（z
@
other和other
@z）
除法（z
/其他和其他/
z）
ComplexTensor的功能和属性
z.real（z的实部）
z.imag（z的虚部）
z.PDF（dim）（概率密度函数，更多信息请参见下面的文档）
z.wave（dim）（返回可以用作波动函数的归一化ComplexTensor（下面有更多信息））
z.size（）（张量大小）
len（z）（张量长度）
z.euler（）（返回2个张量：R和以Euler表示）
abs
2021-11-29 10:30:08
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编写函数fun,其功能是：根据以下公式求p的值，结果由函数值带回。M与n为两个正整数且要求m>n。
P=m!/n!(m-n)!
例如：m=12,n=8时，运行结果为495.000000
注意：部分源程序在文件PROJ1.C中。
请勿改动主函数main和其它函数中的任何内容，仅在函数fun的花括号中填入你编写的若干语句。
2021-11-29 01:10:53
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傅里叶变换、拉普拉斯变换、Z变换公式和性质表格汇总。傅里叶变换、拉普拉斯变换、Z变换公式和性质表格汇总。傅里叶变换、拉普拉斯变换、Z变换公式和性质表格汇总。傅里叶变换、拉普拉斯变换、Z变换公式和性质表格汇总。
2021-11-28 21:49:29
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