在线下载 from PIL import Image import torch import torchvision from torch.utils.data.dataset import Dataset import torchvision.transforms as transforms # 读取训练集 train_data=torchvision.datasets.CIFAR10('../../../dataset',
1 、线性回归 1.1 线性回归应用场景 房价预测 销售额度预测 金融：贷款额度预测、利用线性回归以及系数分析因子 1.2 什么是线性回归 1.2.1定义与公式 线性回归(Linear regression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式
背景与原理： BP神经网络通常指基于误差反向传播算法的多层神经网络，BP算法由信号的前向传播和反向传播两个过程组成，在前向传播的过程中，输入从输入层进入网络，经过隐含层逐层传递到达输出层输出，如果输出结果与预期不符那么转至误差反向传播过程，否则结束学习过程。在反向传播过程中，误差
使用权值衰减算法解决神经网络过拟合问题、python实现 一、what is 过拟合 二、过拟合原因 三、权值衰减 四、实验验证 4.1制造过拟合现象 4.2使用权值衰减抑制过拟合 一、what is 过拟合 过拟合指只能拟合训练数据，但不能很好拟合不包含在训练数据中的其他数据的
解决神经网络过拟合问题—Dropout方法 一、what is Dropout？如何实现？ 二、使用和不使用Dropout的训练结果对比 一、what is Dropout？如何实现？ 如果网络模型复杂，L2范数权值衰减方法就难以对付过拟合。这种情况下，用Dropout方法。 Dropout是一种在学习过程中随机删除神
1 、线性回归 1.1 线性回归应用场景 房价预测 销售额度预测 金融：贷款额度预测、利用线性回归以及系数分析因子 1.2 什么是线性回归 1.2.1定义与公式 线性回归(Linear regression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式
分类算法-逻辑回归与二分类 1、逻辑回归的应用场景 广告点击率 是否为垃圾邮件 是否患病 金融诈骗 虚假账号 看到上面的例子，我们可以发现其中的特点，那就是都属于两个类别之间的判断。逻辑回归就是解决二分类问题的利器 2、 逻辑回归的原理 2.1 输入 逻辑回归的输入就是一个线性
1、K-近邻算法(KNN) 1.1 定义 （KNN，K-NearestNeighbor） 如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。 1.2 距离公式 两个样本的距离可以通过如下公式计算，又叫欧式距离。 简单理解这个算法： 这个算法是用来给特征
本文讲述了如何使用迁移学习来对图片分类任务训练一个卷积神经网络。关于更多的迁移学习可以查看cs231n notes。 关于这些笔记： 实际上，人们通常不会从头训练一整个卷积神经网络（从随机初始化权重开始），因为通常并没有足够大的数据集。相反，更常见的做法是在一个非常大的数据集上（例如Im
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets boston_data = datasets.load_boston() X = boston_data.data y = boston_data.target X = X[y < 50.0] y = y[y < 50.0] 以下自定义的类导入详情见5-5衡量回归算法的标准 from play_ML.model
XGBoost是一种基于Boost算法的机器学习方法，全称EXtreme Gradient Boosting。 XGBoost在GBDT的基础上，引入了： CART回归树 正则项 泰勒公式二阶导数 Blocks数据结构（用于加速运算） 从而实现了比GBDT更好的实现效果。 一. 理论 关于XGBoost的理论在官网上介绍地很清楚，可以参考： https:/
数据 一、灰度预测+LinearSVR 灰度预测 import pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.linear_model import Lasso inputfile = 'E:/PY1/data/data.csv' # 输入的数据文件data = pd.read_csv(inputfile) # 读取数据 lasso = Lasso(1000) # 调用Lasso()函数，设置
代码1 import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense, Activation from keras.layers import Activation,Dense,Dropout import numpy as np inputfile = './ban
SVM算法实现 # -*- coding: utf-8 -*- from sklearn import svm from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.metrics import confusion_matrix from matplotlib import pyplot as plt import seaborn as sns import pandas as pd import numpy as np from skl
银行风险控制模型 逻辑回归模型~sklearn： import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score inputfile = 'E:\\pydata\\data\\bankloan.xls
作者：韩信子@ShowMeAI 教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/41 本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/204 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 引言 XGBoost是eXtreme Gradient Boosting的缩写称呼，它是一个非常强大的
一、数据 二、代码流程 %% I. 清空环境变量 clear all clc %% II. 导入数据 load BreastTissue_data.mat %% % 1. 随机产生训练集和测试集 n = randperm(size(matrix,1)); %% % 2. 训练集——80个样本 train_matrix = matrix(n(1:80),:); train_label = label(n(1:80),
如有错误，恳请指出。 在上一篇文章中：【30】yolov5的数据集准备 | 处理Pascal voc格式的数据集，已经介绍了如何对自己的数据集进行处理以满足yolov5的格式。现在处理完了数据集，就开始对数据集进行训练。 文章目录 1. 数据的准备2. yaml文件配置2.1 数据集的yaml文件配置2.2
TF211——字母预测Embedding_4pre1.md 用RNN实现输入连续四个字母，预测下一个字母（Embedding编码） 按照六步法，首先import相关模块 这次我们将字母扩展到了26个，字母从a到建立了一个映射表，把字母用数字表示从0-25，建立了两个空列表， 一个存放训练用的输入特征x_train 另一个存放训练用
图像分类时，keras调用flow_from_directory()出现“Found 0 images belonging to 5 classes”问题 代码如下： from tensorflow import keras from keras_preprocessing import image train_datagen = image.ImageDataGenerator( #..... fill_mode = 'nearest', v
** 一、实验报告 ** 1、 实验目的:使用KNN算法实现对iris数据集的分类 2、 实验要求：（1）5次随机选取，对比分类准确率（2）探讨不同k值对分类准确率的影响 二、实验内容 1、 数据预处理 调用numpy库读取Iris.txt数据集，使用shuffle随机打乱数据，用replace函数把最后一列label替换成012，便
以下面的程序为例 首先准备好代码 把100个epoch改成1个epoch，因为只是为了调试，至于我为什么不在本地调试，主要是本地的内存不够，跑不动的，所以我干脆在服务器上跑 import os import torch from torch.utils.data import DataLoader import pytorch_lightning as pl from vis_mode
目录 一、准备项目代码二、创建标注文件三、划分训练集、验证集与对应标签3.1.split_data.py3.2 xml2txt.py3.3 creattxt.py 四、cfg文件修改五、data/下新建配置文件六、训练七、推理八、出现上述错误，还是读取训练集路径存在问题 一、准备项目代码 项目代码https://gith
import numpy as np from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split#切割训练集与测试集 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier#K临近学习 iris=datasets.load_iris()#官方库中花的data iris_X=iris.data#储存花的所有
