代码 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Feb 23 20:37:01 2022 @author: koneko """ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) def mean_squared_error(y, t):
需要有一定的JUC基础来进行观看。 文章目录 AQS源码Lock.lockacquire开始tryAcquire(arg)（一）acquireQueued(addWaiter(Node.EXCLUSIVE), arg))（二）acquireQueued方法（三）acquire结束 Lock.unlockreleasetryReleaseunparkSuccessor AQS源码 图解大概描述了过程，使用state，类
目录 支持向量机算法背景介绍 什么是线性可分？ 什么又是超平面？ 支持向量机的三种情况 近线性可分 线性不可分 不用核函数的传统方法 核函数Kernel是什么？ 核函数SVM求解过程 核函数的本质 代码实例 模型调参 gamma调参 C值调参 使用Polynomial kernel进行预测 使用RBF kernel进行
#模型x*W+b，三维图象横坐标是w，纵坐标是b，竖坐标是损失函数import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib import cmfrom modulefinder import *from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dx_data=[1,2,3]y_data=[2,4,6]def forward(x,b): return x*w+bdef los
【《白话机器学习的数学》笔记1】回归 博客园的显示效果不是很好，推荐去我的GitHub或这个网站(其实就是个可以渲染GitHub上的notebook的网站，nbviewer.org)查看notebook笔记 基于《白话机器学习的数学》这本书中关于回归的理论知识，准备自己动手利用代码实现一波，来一次真正地从源头
飞桨常规赛：遥感影像地块分割 - 11月第8名方案 1. 比赛介绍 1.1 比赛页面传送门：常规赛：遥感影像地块分割 1.2 赛题介绍 本赛题由 2020 CCF BDCI 遥感影像地块分割 初赛赛题改编而来。遥感影像地块分割, 旨在对遥感影像进行像素级内容解析，对遥感影像中感兴趣的类别进行提取和分
一、一直对xgboost的输出有些疑惑，这里记录一下 1.xgboost的predict接口输出问题（参数pred_leaf、pred_contribs） 2.训练过程中输出相关参数的探究(evals、evals_result、verbose_eval) 3.多分类内部原理探究（不涉及源码） 4.利用gbdt进行特征组合问题(gbdt+lr) 二、导入验证数据，验证问
施工中 先按照范例写了用Mini-batch的logistic regression，处理方式和范例有一些区别，因为不太会numpy，只会矩阵向量乘来乘去，不会用广播之类的操作((( 如果仿照范例不做优化的话，在train_set上跑出来的acc和loss和范例差不多 Preprocess import numpy as np with open("./X_train")
参考教程：https://geek-docs.com/machine-learning/classification-algorithms/svm.html import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline bankdata = pd.read_csv("D:/Datasets/bill_authentication.csv") bankdata.sha
本次代码学习参考深度学习框架PyTorch入门与实践（陈云） 模拟线性回归 代码部分理论部分关于本模型的前向计算和反向传播梯度下降法 代码部分 import torch as t %matplotlib inline from matplotlib import pyplot as plt from IPython import display #设置随机数种子，保
转自：https://blog.csdn.net/u011630575/article/details/78594791 1.例子 from sklearn.metrics import cohen_kappa_score y_true = [1,1,1] y_pred = [2,2,2] print(cohen_kappa_score(y_true, y_pred)) 0.0 说明kappa系数的计算与label是有关系的，不像ARI和NMI计算与label无
文章内容：如何在YOLOX官网代码中修改–定位损失 环境：pytorch1.8 修改内容： （1）置信度预测损失更换：二元交叉熵损失替换为FocalLoss或者VariFocalLoss （2）定位损失更换：IOU损失替换为GIOU、CIOU、EIOU以及a-IOU系列 提示：使用之前可以先了解YOLOX及上述损失函数原理 参考链接： YOLOX官网
目录 1、使用简单的逻辑斯蒂回归 2、代码绘图报错解决 1、使用简单的逻辑斯蒂回归 import torch import torch.nn.functional as F 准备数据： x_data = torch.Tensor([[1.0], [2.0], [3.0]]) y_data = torch.Tensor([[0.0], [0.0], [1.0]]) 定
函数原型 template<class _InIt, class _Pr> _NODISCARD inline bool is_partitioned(_InIt _First, _InIt _Last, _Pr _Pred) 测试范围内的元素是否是以pred为准则的一个划分。如果是，则返回true,否则返回false。 例如：T T T T F F F F或T T T或F F F或F F F T都算是一个划分。
项目场景：计算二维图像的Dice系数 问题描述： 通常我们用目标分割网络，预测结果后。为了得知网络的准确度，可以计算其Dice系数，通过比较其系数，可以得知网络的准确性。 import numpy as np import cv2 from PIL import Image if __name__ == '__main__': y_true_path = 'E:/AI
TensorFlow损失函数： MeanSquaredError()KLDivergence()CosineSimilarity()等等 在TensorFlow中已经内置了很多常用的损失函数，可以满足我们的模型训练要求，但是有的时候我们自己特定的任务会有自己的损失函数，这样TensorFlow库中的函数就不会满足我们，我们就需要自己定义计算损失
2021SC@SDUSC 本次分析prepare/generate_prepare模块 这是初始化，定义不同实验的batch数量 TRAIN_NUM_BATCHES = int(sys.argv[2]) DEV_NUM_BATCHES = int(sys.argv[3]) TEST_NUM_BATCHES = int(sys.argv[4]) generate_bash这个函数为训练实验创建了5个文件，为开发实验创建了1
构造函数内部，初始化一个Sync(count) //java.util.concurrent.CountDownLatch public CountDownLatch(int count) { this.sync = new Sync(count); } private static final class Sync extends AbstractQueuedSynchronizer { Sync(int count) { //AQS中的state值,充当计数器
样本 正样本：即属于某一类（一般是所求的那一类）的样本。在本例中是及格的学生。 负样本：即不属于这一类的样本。在本例中是不及格的学生。 y_pred = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1] y_true = [0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0] 上述 0 代表不及格，1 代表及格。这里正
torch.masked_select用于截取valid的标签太好用了: pred=torch.tensor([2,3,4,5]) mask=torch.ByteTensor([1,1,0,0]) torch.masked_select(pred,mask) # deprecated, 用bool值更好 mask=torch.tensor([1,1,0,0],dtype=torch.bool) output: tensor([2, 3])
组成 无限迭代器 迭代器 参数 结果 例子 count() start, [step] start, start+step, start+2*step, ... count(10) --> 10 11 12 13 14 ... cycle() p p0, p1, ...
1.综述 Pytorch的 torchvision库中有关键点检测的模型keypointrcnn_resnet50_fpn()网络模型，其可以对17个人体关键点进行检测。 17个关键点包括： 鼻子，左眼，右眼，左耳，右耳，左肩，右肩，左胳膊肘，右胳膊肘，左手腕，右手腕，左臀，右臀，左膝，右膝，左脚踝，右脚踝 nose，left_eye, right_eye, left_ear, r
数据 x_data = [1.0, 2.0, 3.0]，y_data = [5.0, 8.0, 11.0] 模型选择：y = x * w + b 代码如下： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D x_data = [1.0, 2.0, 3.0] y_data = [5.0, 8.0, 11.0] def forward(x): retu
一般目标检测的坐标输出都是pred[:,:4],其中pred[:,0]pred[:,1]是中心坐标的偏移量；pred[:,2]pred[:,3]是宽和长的偏移量，要通过公式转化成Xmin,Ymin,Xmax,Ymax(olov5)或者Xmin,Ymin,W,H(efficientdet)。标签的坐标格式是xyxy或者xywh(yolov5是归一化的xywh) yolov5 loss总结 [
This is generic advice, so it may not be applicable to your particular situation - but this is something that's served me well in Workforce Planning and Analytics: Do a current state analysis - for a given topic, look at how things are today. Extrap
