用LSTM來做下那個預(yù)測問題 LSTM要初始化的參數(shù)：input_size,hidden_size,num_layers,batch_first 注意，LSTM的輸入是inp...
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IP屬地：江蘇
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Pytorch：十二的作業(yè) -
Pytorch：十二、RNN（基礎(chǔ)）實際上就是對線性層的復(fù)用？ 卷積層運算復(fù)雜，但是權(quán)重不多（共享權(quán)重）；而FC層則是反一下，如果同一層的個數(shù)太多，那么其權(quán)重的數(shù)量可能會多到難以處理。因此，RNN就是專門用來處...
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Pytorch：十一、CNN（高級）實際的CNN結(jié)構(gòu)可能要更為復(fù)雜，比如：分支，輸出拿來再用等； 分支網(wǎng)絡(luò)： other是指 如果還是跟之前一樣，一個個的去實例化的話，那么這個Net模型的代碼就會有一大堆的代碼...
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Pytorch：十、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(基礎(chǔ))全連接網(wǎng)絡(luò)：網(wǎng)絡(luò)中所使用的全都是線性層，并且串行器來，就跟上一章的那個模型一樣的樣子： 線性層中輸入\出層的任意兩個節(jié)點之間都有權(quán)重，即所有輸入節(jié)點都要參與到下一層輸出的計算...
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Pytorch：九、多分類問題經(jīng)常使用softmax分類器 以Mnist數(shù)據(jù)集為例： 這里有10種數(shù)據(jù)類型，那么其對應(yīng)輸出該如何寫？ 我們希望y1-10之間具有競爭性：也就是其中一個多了，其他幾個就得小。...
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Pytorch：八的作業(yè)
拿神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)寫一下泰坦尼克 導(dǎo)入數(shù)據(jù)，用dataset&dataloader 注意，之前的各種數(shù)據(jù)預(yù)處理在這里直接調(diào)用pd.get_dummies就可以完成了，挺方便的 定義模...
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Pytorch：八、加載數(shù)據(jù)集Dataloader主要是拿出一些Mini-Batch來供訓(xùn)練時能夠快速使用。使用batch可以提升計算速度，但是其求值的性能會有些問題。因此選用了Mini-Batch來進(jìn)行...
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Pytorch：七、多維輸入在面對多維輸入時，σ函數(shù)的輸入就變成了： 通常把那兩個向量相乘記為z(i)； Mini-Batch (N samples)： pytorch的sigmoid函數(shù)是向量計算的，...
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Pytorch：六、邏輯斯蒂回歸機(jī)器學(xué)習(xí)中大多數(shù)時候做的是分類任務(wù)； 通過MNIST來進(jìn)行下載 實際上這個模型并不是在算y的值是多少，而是y對每一個取值的概率，選取其中最大的那個來作為其值； 這些圖片可以通...
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Pytorch：五、用pytorch實現(xiàn)線性回歸所含內(nèi)容如下： 如何構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型； 如何構(gòu)造損失函數(shù)； 如何構(gòu)造優(yōu)化器，如sgd(隨機(jī)梯度下降)； 用pytorch寫的模型彈性不錯，可以擴(kuò)展為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；總體步驟： 第二...
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Pytorch：二、線性模型；三、梯度下降；四、反向傳播其實就是個函數(shù)y=ω * x + b通過不斷調(diào)參來確定最優(yōu)ω/b值從而確定最小損失： 畫曲線圖： 三、梯度下降法 就是通過求導(dǎo)后找優(yōu)化的點來找到最優(yōu)點： 在使用梯度下降時...
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Pytorch：一、概述目標(biāo) 如何通過pytorch來實現(xiàn)一個學(xué)習(xí)系統(tǒng)； 理解基本的NN/DL； 表示學(xué)習(xí)：特征提取，提取代表性最好的幾個特征來代表數(shù)量龐大的整體，但是偏淺層；深度學(xué)習(xí)：就是深層次的...
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sklearn：六、聚類算法6.1 概述 6.1.1 無監(jiān)督學(xué)習(xí)與聚類算法 無監(jiān)督學(xué)習(xí)：在訓(xùn)練的時候只需要特征矩陣X，不需要標(biāo)簽； 聚類算法/無監(jiān)督分類作用：將數(shù)據(jù)劃分成有意義或有用的組（或簇）； 6....
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深度學(xué)習(xí)：三、淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)其實有些東西已經(jīng)在sklearn的那個里面講過了，這邊補充點沒講過的吧 3.5 向量化實現(xiàn)的解釋 以下面這個前向傳播為例： 此時，W[1]就是一個矩陣，而x(i)都是列向量，...
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sklearn：十二、深度學(xué)習(xí)入門十二、深度學(xué)習(xí)入門 12.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 其實就是讓模型學(xué)習(xí)人類的思考方式來進(jìn)行學(xué)習(xí)以及解決問題 那么就用圓來代表神經(jīng)元，用線來代表神經(jīng)流動方向，從而形成如下結(jié)構(gòu)： 像這樣的結(jié)...
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深度學(xué)習(xí)：二、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的編程基礎(chǔ)二、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的編程基礎(chǔ) 2.1 二分類(Binary Classification) 前向暫停\傳播(forward pause\propagation)/：數(shù)據(jù)從輸入層傳入...
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數(shù)據(jù)挖掘:理論與算法筆記3-從貝葉斯到?jīng)Q策樹上一篇: 數(shù)據(jù)挖掘:理論與算法筆記2-數(shù)據(jù)預(yù)處理下一篇: 數(shù)據(jù)挖掘:理論與算法筆記4-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 3 從貝葉斯到?jīng)Q策樹: 意料之外，情理之中 3.1 貝葉斯奇幻之旅 分類 魚的...
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sklearn：十一、XGBoost—22.10.2~3十一、XGBoost 11.1 梯度提升樹 class xgboost.XGBRegressor (max_depth=3, learning_rate=0.1, n_est...
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深度學(xué)習(xí)：一、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)—22.9.26~27一、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí) 1.1 什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 常用深度學(xué)習(xí)來指訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過程，以房價預(yù)測為例：假設(shè)你有一個數(shù)據(jù)集，它包含了六棟房子的信息。所以，你知道房屋的面積是多少平...