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  • js实现千分

    千次阅读 2019-07-22 21:53:01
    //方案一 var str = "1234567890"; var newStr = str.replace(/\d/g,function(){ if((str.length-arguments[1]-1)%3===0&&str.length-1!==arguments[1]){ return arguments[0]+","; }else{ ...
    //方案一
    var str = "1234567890";
    var newStr = str.replace(/\d/g,function(){
        if((str.length-arguments[1]-1)%3===0&&str.length-1!==arguments[1]){
            return arguments[0]+",";
        }else{
            return arguments[0];
        }
    });
    console.log(newStr);//"1,234,567,890"
    //方案二
    var str = "1234567890";
    var newStr = str.replace(/^(\d{1-3})((\d{3})+)$/g,function(){
        console.log(arguments);//["1234567890", "1", "234567890", "890", 0, "1234567890", callee: ƒ, Symbol(Symbol.iterator): ƒ]
        var part1 = arguments[1];
        var part2 = arguments[2];
        var newStr = part2.replace(/\d{3}/g,function(){
            return ","+arguments[0];
        });
        return part1 + newStr;
    });
    // 方案三
    var str = "1234567890";
    var str1 = str.split("").reverse().join("");
    var newStr = str1.replace(/\d{3}/g,function(){
        return arguments[0]+","
    });
    var newStr = newStr.split("").reverse().join("");
    console.log(newStr);
    //方案四
    function fn(str){
        var j=0;
        for(var i=str.length-1;i>0;i--){
            j++;
            if(j===3){
                str = str.substring(0,i)+","+str.substring(i);
                j=0;
            }
        }
        return str;
    }
    var str = "1234567890";
    console.log(fn(str));
    
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  • 千分

    千次阅读 2017-07-06 20:22:14
    千分符是从最后开始以三个数字用逗号来隔开的。比如45,125,124,452,451 下面我们随机用一个字符串来做出这种千分符;  (function(){  var strin='12453269751238442';  var srry=[];  var nu=0;  var

    千分符是从最后开始以三个数字用逗号来隔开的。比如45,125,124,452,451

    下面我们随机用一个字符串来做出这种千分符;

    <script>
            (function(){
                var strin='12453269751238442';
                var srry=[];
                var nu=0;
                var value='';
                var str=strin.length%3;  //取strin字符串的余数 2
                srry.push(strin.substring(nu,str));//向新数组添加strin字符串下标0到2的字符;
                strin=strin.substring(str);//获取新字符串
                for(var i=0;i<strin.length;i++){    //循环获得每一个字符
                    nu++;
                    value+=strin[i];      
                    if(nu==3&value){     
                        srry.push(value);  //添加都数组中
                        nu=0;                  //重新归零
                        value='';
                    }
                }
                //console.log(srry);
                strin=srry.join(',');           //数组转化为字符串,以逗号分开;
                console.log(strin);
            })()
            
            
        </script>

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  • javascript为数字添加千分

    千次阅读 2017-01-20 10:15:15
    实现的功能为: 123456789 转换为123,456,789 ...匹配1到3个数字,并且这个数字后面要跟着3的倍数的数字,也就是3,6,9,...个数字 '123456789'.match(/(\d{1,3})(?=(\d{3})+$)/g) 会匹配到 ["123", "456"]

    实现的功能为:

    123456789 转换为123,456,789


    使用的正则表达式如下所示:

    /(\d{1,3})(?=(\d{3})+$)/g


    使用方式:

    var num = 123456789;

    num.toString().replace(/(\d{1,3})(?=(\d{3})+$)/g,'$1,');


    执行完结果就是: 123,456,789


    下面我来解释一下这个正则表示是怎么实现的功能


    这里面用到的正则表达式元素有

    1. \d      匹配数字相当于[0-9]

    2. {m,n} 匹配的数目大于m小于n,所以\d{1,3}的意思就是匹配1到3个数字

    3. ?=     正向前瞻,它稍微复杂一点,说不清楚就举个例子

    /\d/会匹配一个数字,/\d(?=\w)/依然只匹配一个数字,但是它要求数字后面跟一个字母

    '1a'.match(/\d(?=\w)/) 结果为 1


    所以/(\d{1,3})(?=(\d{3})+$)/g这个正则表达式的意思就是:

    匹配1到3个数字,并且这个数字后面要跟着3的倍数的数字,也就是3,6,9,...个数字

    '123456789'.match(/(\d{1,3})(?=(\d{3})+$)/g) 会匹配到 ["123", "456"]

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  • python3_实现BP神经网络 + BP神经网络应用实例

    万次阅读 多人点赞 2018-07-29 22:10:28
    学习速度慢,即使是一个简单的过程,也需要几百次甚至上次的学习才能收敛。 2.容易陷入局部极小值 3.网络层数、神经元个数的选择没有相应的理论指导 4.网络推广能力有限。 应用: 1.函数逼近 2.模式识别 3.分类 4....

    0.目录

    1.BP神经网络简介

    2.前期理论准备

    2.算法数学原理

    (一)符号说明

    (二)公式推导

    3.python实现(python3编程实现)

    (一)sigmoid函数

    (二)BP主函数实现

    4.数据格式

    1.BP神经网络简介

    BP神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念,是一种按照逆向传播算法训练的多层前馈神经网络,是目前应用最广泛的神经网络。

    目录

    0.目录

    1.BP神经网络简介

    2.前期理论准备

    2.算法数学原理

    (一)符号说明

    (二)公式推导

    3.python实现(python3编程实现)

    (一)sigmoid函数

    (二)BP主函数实现

    4.数据格式


    优点

    • 1.具有任意复杂的模式分类能力和优良的多维函数映射能力,解决了简单感知器不能解决的异或问题的问题(参考博客:https://www.jianshu.com/p/a25788130897 或 https://www.cnblogs.com/xym4869/p/11282469.html
    • 2.从结构上讲,BP神经网络具有输入层、隐含层和输出层
    • 3.从本质上讲,BP算法就是以网络误差平方目标函数、采用梯度下降法来计算目标函数的最小值。基本BP算法包括信号的前向传播误差的反向传播两个过程。

    缺点

    • 1.学习速度慢,即使是一个简单的过程,也需要几百次甚至上千次的学习才能收敛。
    • 2.容易陷入局部极小值
    • 3.网络层数、神经元个数的选择没有相应的理论指导
    • 4.网络推广能力有限。

    应用

    • 1.函数逼近
    • 2.模式识别
    • 3.分类
    • 4.数据压缩

    2.前期理论准备

    网络训练的目标:找到合适的权值和阈值,使得误差E最小。

    sigmoid函数:在信息科学当中,由于其单增以及其反函数单增等性质,sigmoid函数常被用作神经网络的阈值函数,将变量映射当0和1之间。(该函数的对x的求导也应该理解)

    2.算法数学原理

    (一)符号说明

    Xi: 输入信号。

    Xd: 隐层的阈值(是从求和函数中-θ中分离出的-1)。

    Vih: 第h个隐层神经元所对应输入信号Xi的权值。

    αh: 第h个隐层神经元的输入。

    -γh=--1*γh:隐层神经元的阈值。

    bh: 第h个隐层神经元的输入。

    ωhj: 第j个输出层神经元所对应的隐层神经元输出bh的权值。

    -θj=-1*θj:  输出层神经元的阈值(bq)

    :第j个输出层神经元的输出(预测输出值,yj为真实值)

    (二)公式推导

    通过公式变换可得输出层权值与阈值的变化量:

    同理可得隐层权值和阈值的变化量:

    3.python实现(python3编程实现)

    (一)sigmoid函数

    def sigmoid(x):
        """
        隐含层和输出层对应的函数法则
        """
        return 1/(1+np.exp(-x))
    

    (二)BP主函数实现

    def BP(data_tr, data_te, maxiter=600):
    
        # --pandas是基于numpy设计的,效率略低
        # 为提高处理效率,转换为数组
        data_tr, data_te = np.array(data_tr), np.array(data_te)
    
        # --隐层输入
        # -1: 代表的是隐层的阈值
        net_in = np.array([0.0, 0, -1])
        w_mid = np.random.rand(3, 4)          # 隐层权值阈值(-1x其中一个值:阈值)
    
        # 输出层输入
        # -1:代表输出层阈值
        out_in = np.array([0.0, 0, 0, 0, -1])
        w_out = np.random.rand(5)             # 输出层权值阈值(-1x其中一个值:阈值)
        delta_w_out = np.zeros([5])           # 存放输出层权值阈值的逆向计算误差
        delta_w_mid = np.zeros([3, 4])        # 存放因此能权值阈值的逆向计算误差
        yita = 1.75                           # η: 学习速率
        Err = np.zeros([maxiter])             # 记录总体样本每迭代一次的错误率
    
        # 1.样本总体训练的次数
        for it in range(maxiter):
    
            # 衡量每一个样本的误差
            err = np.zeros([len(data_tr)])
    
            # 2.训练集训练一遍
            for j in range(len(data_tr)):
                net_in[:2] = data_tr[j, :2]                       # 存储当前对象前两个属性值
                real = data_tr[j, 2]
    
                # 3.当前对象进行训练
                for i in range(4):
                    out_in[i] = sigmoid(sum(net_in*w_mid[:, i]))  # 计算输出层输入
                res = sigmoid(sum(out_in * w_out))                # 获得训练结果
    
                err[j] = abs(real - res)
    
                # --先调节输出层的权值与阈值
                delta_w_out = yita*res*(1-res)*(real-res)*out_in  # 权值调整
                delta_w_out[4] = -yita*res*(1-res)*(real-res)     # 阈值调整
                w_out = w_out + delta_w_out
    
                # --隐层权值和阈值的调节
                for i in range(4):
                    # 权值调整
                    delta_w_mid[:, i] = yita * out_in[i] * (1 - out_in[i]) * w_out[i] * res * (1 - res) * (real - res) * net_in
                    # 阈值调整
                    delta_w_mid[2, i] = -yita * out_in[i] * (1 - out_in[i]) * w_out[i] * res * (1 - res) * (real - res)
                w_mid = w_mid + delta_w_mid
            Err[it] = err.mean()
        plt.plot(Err)
        plt.show()
    
        # 存储预测误差
        err_te = np.zeros([100])
    
        # 预测样本100个
        for j in range(100):
            net_in[:2] = data_te[j, :2]                         # 存储数据
            real = data_te[j, 2]                                # 真实结果
    
            # net_in和w_mid的相乘过程
            for i in range(4):
                # 输入层到隐层的传输过程
                out_in[i] = sigmoid(sum(net_in*w_mid[:, i]))
            res = sigmoid(sum(out_in*w_out))                    # 网络预测结果输出
            err_te[j] = abs(real-res)                           # 预测误差
            print('res:', res, ' real:', real)
        
        plt.plot(err_te)
        plt.show()
    
    
    
    
    if "__main__" == __name__:
    
        # 1.读取样本
        data_tr = pd.read_csv("5.2 data_tr.txt")
        data_te = pd.read_csv("5.2 data_te.txt")
        BP(data_tr, data_te, maxiter=600)

    4.数据格式

    训练集、测试集下载链接见置顶评论:

    https://download.csdn.net/download/admin_maxin/19844122

    展开全文
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