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RSS订阅原创 梯度下降
常见的一些数学基础概念，建议大家收藏后再仔细阅读，遇到不懂的概念可以直接在这里查~高等数学1.导数定义：导数和微分的概念f′(x0)=limΔx→0 f(x0+Δx)−f(x0)Δxf'({{x}_{0}})=\underset{\Delta x\to 0}{\mathop{\lim }}\,\frac{f({{x}_{0}}+\Delta x)-f({{x}_{0}})}{\Delta x}f′(x0)=Δx→0limΔxf(x0+Δx)−f(x0)（1）或者：f′(.
2020-08-21 16:23:15
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原创 pytorch---深度神经网络在MNIST数据集进行分类
import numpy as npimport torchfrom torchvision.datasets import mnistfrom torch import nnfrom torch.autograd import Variabletrain_set = mnist.MNIST('./data',train=True,download=True)test_set = mnist.MNIST('./data',train=False,download=True)a_data,.
2020-08-14 22:39:25
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原创 Unsupervised Generative Attentional Networks with Adaptive Layer-Instance Normaliza论文复现、PaddlePaddle
百度顶会论文复现营，使用百度飞浆平台复现感兴趣的论文，方向有两个，GAN和视频分类，最近对GAN比较感兴趣，所以选择了GAN的有关论文。《Unsupervised Generative Attentional Networks with Adaptive Layer-Instance Normaliza》，利用 GAN 的新型无监督图像转换。不知道最后能不能复现出来，，引入： 图像到图像转换可以应用在很多计算机视觉任务，图像分割、图像修复、图像着色、图像超分辨率、图像风格（场景）变换等都是图像..
2020-08-06 19:47:37
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原创 机器学习Python（四）
项目实践之文本分类实例采用20Newgroups的数据。数据集分为两部分，一部分用来训练模型，一部分是用来评估算法的新数据。这里采用20news-bydate数据集进行项目研究，这个数据集是按照日期进行排序的，并去掉了部分重复数据和header。 使用scikit-learn的loadfiles导入文档数据。利用机器学习对文本进行分类，与对数值特征进行分类最大的区别是，对文本进行分类时要先提取文本特征，提取到的文本特征属性是巨大的，有时会超过万个的特征属性。rom sklearn.featu.
2020-07-28 17:07:24
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原创 机器学习Pyhton（三）
四、优化模型1.集成算法袋装（Bagging）算法 1)袋装决策树（Bagged Decision Trees） 2）随机森林（Randon Forest） 3）极端随机树（Extra Trees）提升（Boosting）算法 1）AdaBoost 2）随机梯度提升（Stochastic Gradient Boosting）投票（Voting）算法2.算法调参网格搜索优化参数 ...
2020-07-28 16:19:40
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原创 机器学习Python（二）
三、选择模型1.评估算法 要知道算法模型对未知的数据表现如何，最好的评估办法是，利用已经明确知道结果的数据运行生成的算法模型进行验证。必须使用与训练数据集完全不同的评估数据集来评价算法。分离训练数据集和评估数据集：将评估数据集和训练数据集完全分开，用训练数据集训练算法生成模型，采用评估数据集来评估算法模型。通常会将67%的数据作为训练集，将33%的数据作为评估数据集。（由于执行效率比较高，所以通常会用于算法的执行效率比较低或者有大量数据的时候） #分离训练数据集和评估数据集,评估逻辑回..
2020-07-24 23:19:18
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原创 机器学习Python实践（一）
最近学习机器学习，用博客来记录一些笔记。如果涉及侵权联系删除。一、数据理解1.数据导入(CSV文件)使用标准Python类库导入数据#使用标准Python类库导入CSV文件from csv import readerimport numpy as npfilaname = 'pima_data.csv'with open(filaname,'rt') as raw_data: readers = reader(raw_data,delimiter=',') x = l
2020-07-23 17:53:31
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空空如也
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