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2020-07-01 17:16:44
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原创 山东大学实训 Day11
把上次的模型改成回归模型，然后看几个指标其他参数不更改的情况下，mae指标达到了200多调参，整理，最后建立的是4层神经网络，大小为128x64x32x1，超过这个就出现过拟合，mae在105左右。
2020-06-29 19:00:33
146
原创 山东大学实训 Day10
写了一下几种算法模型def linear_regression(): print("线性回归方法") from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import accuracy_score linreg = LinearRegression() linreg.fit(x_train, y_train) print(linreg.intercept_)
2020-06-28 21:51:25
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原创 山东大学实训 Day9
修改了几个bug，做了一下数据分析后50位： borrow access total_cost meal_cost 1st 2nd count 50.000000 50.000000 50.000000 50.000000 50.000000 50.000000 mean 2.620000 12.580000 1121.768400 153.700000 442.560000 326.
2020-06-28 21:47:17
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原创 山东大学实训 Day8
总算是面试完了，写这篇博客还没出结果...拿到了比较全的数据集，该数据集里包含了学生的图书馆门禁、借书和消费记录，以此来预测成绩。做了一下数据的处理：import numpy as npimport sysfrom sklearn import preprocessingdef split_period(file_name): first_period = [] second_period = [] third_period = [] raw =
2020-06-25 16:06:54
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原创 山东大学实训 Day7
找到一个比较综合的数据集，打算试一下用svm做的原数据集，因为数据量过小，交叉验证出来的结果p、r和f1值有出现0的情况。泪流满面，明天还有面试
2020-06-19 22:53:13
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原创 山东大学实训 Day6
隔了好几天，一方面准备保研，一方面因为和老师商讨的结果一直没下来，老师还在找别的数据集数据量实在太少了，老师建议我先做个二分类，把每科成绩在后15%的认定为有不及格风险的人，看看效果。我现在只做了svm，今天上午面试来着。from __future__ import divisionimport timeimport numpy as npfrom sklearn.model_selection import GridSearchCVfrom sklearn.model_selecti
2020-06-18 16:22:23
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原创 山东大学实训 Day5
昨天晚上的报错原来是因为.DS_Store文件改了错之后出来的结果当然是非常不理想========== data/wlkc120302_mooc.csv ========== ev mae mse r2BayesianRidge 0.0 8.795455 105.572314 -0.185910LinearRegression 0.0 8.795455 105.572314 -0.185910E
2020-06-12 14:19:18
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原创 山东大学实训 Day4
先比较了几种模型在数据集上效果，没调参，效果都不太好from __future__ import divisionimport timeimport numpy as npfrom sklearn.svm import SVRfrom sklearn.model_selection import GridSearchCVfrom sklearn.model_selection import learning_curveimport matplotlib.pyplot as pltimpo
2020-06-11 21:45:24
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原创 山东大学实训 Day3
我错了，我真的错了我为什么看到gcForest源代码里有逻辑回归的字样，再加上老师没阻止我，再加上知乎也这么说，就相信了这能做回归任务呢......我现在心态爆炸了，重新开始今天唯一做的就是debug......没了明天svm回归、甚至最小二乘反正只要是能做回归的统统走起...
2020-06-10 22:31:29
196
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原创 山东大学实训 Day2
上午对慕课学习记录做了预处理原来的数据样例：处理代码：'''对mooc上课记录数据的预处理'''import pandas as pdimport numpy as npimport jsonif __name__ == '__main__': mooc = pd.read_csv('mooc_data.csv', header=0, index_col=None) course_list = list(set(list(mooc['课程名称'])))
2020-06-09 22:30:34
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原创 山东大学实训 Day1
经过昨晚的讨论，我们暂时做了简单的分工，我负责算法部分。这次的项目实训，我们计划做一个成绩预测系统。目前我们只拿到了学生的慕课学习记录数据集，上面记录了学生使用慕课上课的一些情况，比如提交作业数，上课次数，发言等，最后有学生在该课程的成绩。今天读了周志华教授关于深度森林的论文[1]。1 Introduction深度神经网络尽管非常强大，但仍存在一些明显的缺陷。一是训练需要大量的数据，使得模型很难应用到小规模的数据上；二是其复杂的结构需要庞大的计算资源支持；三是太多的超参数，而模型性能的好坏严
2020-06-08 16:22:44
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原创 容易出错的大数进制转换
一开始做题的时候习惯性用int，没考虑到溢出的问题。遇到大数类型的题，其都是要通过string类型输入进行转换，要额外注意。以前在做十进制和二进制转换的时候，通常我们用余数除2的方法，再将最后的字符串倒过来即可，但在大数情况下，我们不能用直接除2的方法。回想我们小学的时候做除法算式的方法，举例用173（二进制形式为10101101）除以2，我们假设用字符串a存储173，转换成的1010...
2020-04-08 15:51:40
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原创 DeLiGAN论文笔记
论文链接：https://arxiv.org/pdf/1706.02071.pdf该文主要解决的是在小样本训练数据的情况下如何提高数据的多样性的问题。论文主要有两个贡献点：对原始GAN用于生成数据的潜在空间（latent space），将其定义为一个混合高斯模型。 为了衡量类内多样性（intra-class diversity），提出了modified inception-score...
2020-02-22 14:57:42
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原创 GAN以及小样本数据扩增的一些论文笔记
1. 几种常见的GAN介绍1.1. 原始GAN1.2. CGAN1.3. Semi-Supervised GAN1.4. AC-GAN2. Data Augmentation with Few Shot Learning2.1. SMOTE2.2. WGAN2.3. BAGAN1. 几种常见的GAN介绍1.1. 原...
2020-01-14 11:14:16
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原创 关于安装libsvm（python version）踩的坑
如果是有anaconda的话安装就很快（不知道为什么我按照其他博客用vs的command prompt安装就是不行）1.进入链接：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#libsvm下载对应版本的whl文件注意看好了你的Python版本，我的是3.7版本的所以要下载cp37那个，而且还要注意电脑是32位还是64位，不清楚的可以打开pyt...
2020-01-14 09:24:35
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空空如也
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