pytorch入门2.x构建回归模型系列: pytorch入门2.0构建回归模型初体验(数据生成) pytorch入门2.1构建回归模型初体验(模型构建) pytorch入门2.2构建回归模型初体验(开始训练) pytorch对于神经网络有很好的封装,使得我们可以快速.简单的实现神经网络框架的编写. 0. 准备数据,并对数据集进行划分.划分其实有很多方法:见数据集划分实战code # 准备数据 import random x = torch.unsqueeze(torch.linspace(0,…

pytorch入门2.x构建回归模型系列: pytorch入门2.0构建回归模型初体验(数据生成) pytorch入门2.1构建回归模型初体验(模型构建) pytorch入门2.2构建回归模型初体验(开始训练) 经过上面两个部分,我们完成了数据生成.网络结构定义,下面我们终于可以小试牛刀,训练模型了! 首先,我们先定义一些训练时要用到的参数: EPOCH = 1000 # 就是要把数据用几遍 LR = 0.1 # 优化器的学习率,类似爬山的时候应该迈多大的步子. BATCH_SIZE=50 其次…

pytorch入门2.x构建回归模型系列: pytorch入门2.0构建回归模型初体验(数据生成) pytorch入门2.1构建回归模型初体验(模型构建) pytorch入门2.2构建回归模型初体验(开始训练) 终于要构建模型啦.这里我们构建的是回归模型,是用神经网络构建的,基本结构是什么样的呢? 你肯定听说过,神经网络有输入层.隐藏层.输出层,一般结构如下图所示(图片来源于网络,侵删): 所以,对比我们之前生成的数据来说,形如x=3我们想得到的输出为y=8.分别对应了上面的输入层和输出层,所以…

turicreate入门系列文章目录 1,turicreate入门 - jupyter & turicreate安装 2,turicreate入门 - 一个简单的回归模型 3,turicreate入门 - 优化回归模型,使得预测更准确 0,上传准备好的数据文件 fang_data2.csv 1,导入模块 import turicreate as tc 2,加载数据 sf = tc.SFrame('fang_data.csv') 可能遇到文件编码格式错误,使用文本编辑工具如notepad++将文件…

cucumber java从入门到精通(1)初体验 cucumber在ruby环境下表现让人惊叹,作为BDD框架的先驱,cucumber后来被移植到了多平台,有cucumber-js以及我们今天要介绍的主角cucumber-jvm. 先来看一下cucumber,简单来说cucumber是一个测试框架,就像是juint或是rspec一样,不过cucumber遵循的是BDD的原则. BDD就是行为驱动开发,是一种软件开发流程或者说是软件开发实践,具体学术化的东西这里就不介绍了,归根到底,cucumb…

Thinkphp5.0 的使用模型Model删除数据 一.使用destory()删除数据 //删除id为3的记录 $res = User::destroy(3); //返回影响的行数 dump($res); destory()的参数可以是主键.数组条件.闭包函数. 二.使用delete()删除数据 //删除id为3的记录 $model = User::get(3); $res = $model->delete(); //返回影响的行数 dump($res); 三.delete()和where()…

Thinkphp5.0 的使用模型Model更新数据 (1)使用update()方法进行更新数据 一.where条件写在更新数据中 (这种情况更新的数据,必须含主键) $res = User::update([ 'id' => 2, 'email' => '121@qq.com' ]); //返回修改之后model的整个对象信息 dump($res); 二.where条件使用update()的第二个参数,传递数组 $res = User::update([ 'email' => '123…

Thinkphp5.0 的使用模型Model添加数据 使用create()方法添加数据 $res = TestUser::create([ 'name' => 'zhao liu', 'password' => md5(123456), 'email' => 'zhaoliu@qq.com' ]); dump($res); 使用save()方法添加数据 $userModel = new TestUser; $userModel->name = 'ya ya'; $userModel…

[机器学习炼丹术]的炼丹总群已经快满了,要加入的快联系炼丹兄WX:cyx645016617 参考目录: 目录 1 创建自定义网络层 2 创建一个完整的CNN 2.1 keras.Model vs keras.layers.Layer 之前讲过了如何用tensorflow构建数据集,然后这一节课讲解如何用Tensorflow2.0来创建模型. TF2.0中创建模型的API基本上都放到了它的Keras中了,Keras可以理解为TF的高级API,里面封装了很多的常见网络层.常见损失函数等. 后续会详细…

python系列均基于python3.4环境 ---------@_@? -------------------------------------------------------------------- 提出问题:如何简单抓取一个网页的源码 解决方法:利用urllib库,抓取一个网页的源代码 ------------------------------------------------------------------------------------ 代码示例 #python3.…

供firefox os 爱侣.firefox os 手机迟迟没有感到些许遗憾在中国上市会,但是,我们必须相信firefox os 登陆中国是迟早的事,腾讯QQ已经登陆firefox os 应用市场,今天我们就从模拟器上感受一番腾讯QQ,想体验的爱好者们能够參考安装模拟器抢先体验一番! 下载安装QQ 安装. 安装完毕 登陆界面; 聊天界面 喜欢的盆友快去试试吧.! !   编辑(5福克斯电视网) 版权声明:本文博主原创文章,博客,未经同意不得转载.…

turicreate入门系列文章目录 1,turicreate入门 - jupyter & turicreate安装 2,turicreate入门 - 一个简单的回归模型 3,turicreate入门 - 优化回归模型,使得预测更准确 在上一篇文章中 turicreate入门 - 一个简单的回归模型 我们创建了一个简单的[房屋面积-价格]线性模型,直观的感觉,预测应该不是很准,因为价格不仅跟面积相关,还与所在区域关系很大,黄埔区的一般肯定比金山区的价格高. area_price_model.ev…

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("E:\\MNIST_data\\", one_hot=True) #构建回归模型,输入原始真实值(group truth),采用sotfmax函数拟合,并定义损失函数和优化器 #定义回归模型 x = tf.placeholder(tf.float32,…

此前博主曾经写过一篇博文,介绍了Django3.0的新特性,其中最主要的就是加入对ASGI的支持,实现全双工的异步通信. 2019年12月2日,Django终于正式发布了3.0版本.怀着无比的期待,我们来尝试一下吧! (附ASGI官方文档地址:https://asgi.readthedocs.io/en/latest/extensions.html) 一.创建Django3工程 利用Pycharm的方便,直接通过virtualenv创建虚拟环境,并安装Django3.0. 打开控制台,看看都安装…

2019年12月2日,Django终于正式发布了3.0版本.怀着无比的期待,我们来尝试一下吧! (附ASGI官方文档地址:https://asgi.readthedocs.io/en/latest/extensions.html) 一.创建Django3工程 利用Pycharm的方便,直接通过virtualenv创建虚拟环境,并安装Django3.0. 打开控制台,看看都安装了哪些库: (venv) D:\work\for_test\django3>pip list Package Versio…

概述: Elasticsearch 是一个分布式.可扩展.实时的搜索与数据分析引擎. 它能从项目一开始就赋予你的数据以搜索.分析和探索的能力,这是通常没有预料到的. 它存在还因为原始数据如果只是躺在磁盘里面根本就毫无用处. Elasticsearch 不仅仅只是全文搜索,我们还将介绍结构化搜索.数据分析.复杂的人类语言处理.地理位置和对象间关联关系等. 我们还将探讨为了充分利用 Elasticsearch 的水平伸缩性,应当如何建立数据模型,以及在生产环境中如何配置和监控你的集群. Elasti…

Asp.Net MVC4.0 官方教程 入门指南之四--添加一个模型 在这一节中,你将添加用于管理数据库中电影的类.这些类是ASP.NET MVC应用程序的模型部分. 你将使用.NET Framework框架下的实体框架(Entity Framework)数据访问技术,与模型类协同工作.实体框架(常简称为EF)支持一种称之为编码先行(Code First)的开发模式.编码先行使你通过编写简单的类(简称为POCO类,全称为"plain-old CLR objects."),来创建模型对象…

weka提供了几种处理数据的方式,其中分类和回归是平时用到最多的,也是非常容易理解的,分类就是在已有的数据基础上学习出一个分类函数或者构造出一个分类模型.这个函数或模型能够把数据集中地映射到某个给定的类别上,从而进行数据的预测.就是通过一系列的算法,将看起来本来分散的数据,给划分成一个个不同的类,我们可以知道某个数据为什么要划分到这个类别,后来的数据通过这个过程就可以知道把它划分到哪个类别,从而进行了数据的预测. 要进行分类,我们根据什么分类,这就需要把数据分为训练集和测试集两个部分,先分析训练…

Asp.Net MVC4.0 官方教程 入门指南之五--控制器访问模型数据 在这一节中,你将新创建一个新的 MoviesController类,并编写代码,实现获取影片数据和使用视图模板在浏览器中展现影片数据的功能.在进行下步之前,点击“生成应用程序“对应用程序进行编译.右键单击Controllers文件夹,新建一个名为“MoviesController ”的控制器.在创建窗口各选项如下图所示 点击添加,将创建以下文件和文件夹: 项目的 Controllers 文件夹下新增MoviesContr…

函数说明 1.LDA(n_topics, max_iters, random_state)  用于构建LDA主题模型,将文本分成不同的主题 参数说明:n_topics 表示分为多少个主题, max_iters表示最大的迭代次数, random_state 表示随机种子 2. LDA.components_ 打印输入特征的权重参数, LDA主题模型:可以用于做分类,好比如果是两个主题的话,那就相当于是分成了两类,同时我们也可以找出根据主题词的权重值,来找出一些主题的关键词 使用sklearn导入库…

两类深度学习框架的优缺点 动态图(PyTorch) 计算图的进行与代码的运行时同时进行的. 静态图(Tensorflow <2.0) 自建命名体系 自建时序控制 难以介入 使用深度学习框架的优点 GPU 加速 (cuda) 自动求导 常用网络层的API PyTorch 的特点 支持 GPU 动态神经网络 Python 优先 命令式体验 轻松扩展 .Pytorch简介 Pytorch是Facebook 的 AI 研究团队发布了一个基于 Python的科学计算包,旨在服务两类场合: 替代numpy发…

MNIST手写数字识别教程 要开始带组内的小朋友了,特意出一个Pytorch教程来指导一下 [!] 这里是实战教程,默认读者已经学会了部分深度学习原理,若有不懂的地方可以先停下来查查资料 目录 MNIST手写数字识别教程 1 什么是MNIST? 2 使用Pytorch实现手写数字识别 2.1 任务目的 2.2 开发环境 2.3 实现流程 3 具体代码实现 3.1 数据预处理部分 3.1.1 初始化全局变量 3.1.2 构建数据集 3.2 训练部分 3.2.1 构建模型 3.2.2 构建迭代器与损…

NVIDIA DeepStream 5.0构建智能视频分析应用程序 无论是要平衡产品分配和优化流量的仓库,工厂流水线检查还是医院管理,要确保员工和护理人员在照顾病人的同时使用个人保护设备(PPE),就可以实现高级智能视频分析(IVA)有用. 在基础层,全球在城市,体育馆,工厂和医院中部署了数十亿个摄像头和IoT传感器,每天生成数PB的数据.随着数据的爆炸式增长,必须使用AI来简化和执行有效的IVA. 许多公司和开发人员都在努力构建可管理的IVA管道,因为这些工作需要AI专业知识,高效的硬件,可靠…

作者:韩信子@ShowMeAI 数据分析实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/40 机器学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/41 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/300 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 一份来自『RESEARCH AND MARKETS』的二手车报告预计,从 2022 年到…

逻辑回归模型(Logistic Regression, LR)基础   逻辑回归(Logistic Regression, LR)模型其实仅在线性回归的基础上,套用了一个逻辑函数,但也就由于这个逻辑函数,使得逻辑回归模型成为了机器学习领域一颗耀眼的明星,更是计算广告学的核心.本文主要详述逻辑回归模型的基础,至于逻辑回归模型的优化.逻辑回归与计算广告学等,请关注后续文章. 1 逻辑回归模型 回归是一种极易理解的模型,就相当于y=f(x),表明自变量x与因变量y的关系.最常见问题有如医生治病时的望.…

前言 一句话先 gulp 是一个可以简单和自动化"管理"前端文件的构建工具 先说我以前的主要工作,我主要是做游戏服务端的,用c++/python,所以我对东西的概念理解难免要套到自己做过的技术上,所以有时候有些技术说法对不上,还请看到这篇文章的人指正指正. gulp快速入门&初体验 [toc] 干嘛的 简单的说 前段构建工具 自动化 管理前端代码 gulp 的作用就是帮你处理前端文件, 什么 js 什么 html 什么css 还有json等等前端文件. 麻溜的!自动的!把本该由…

MNIST 被喻为深度学习中的Hello World示例,由Yann LeCun等大神组织收集的一个手写数字的数据集,有60000个训练集和10000个验证集,是个非常适合初学者入门的训练集.这个网站也提供了业界对这个数据集的各种算法的尝试结果,也能看出机器学习的算法的演进史,从早期的线性逻辑回归到K-means,再到两层神经网络,到多层神经网络,再到最近的卷积神经网络,随着的算法模型的改善,错误率也不断下降,所以目前这个数据集的错误率已经可以控制在0.2%左右,基本和人类识别的能力相当了. 这…

Spark中常见的三种分类模型:线性模型.决策树和朴素贝叶斯模型. 线性模型,简单而且相对容易扩展到非常大的数据集:线性模型又可以分成:1.逻辑回归:2.线性支持向量机 决策树是一个强大的非线性技术,训练过程计算量大并且较难扩展(幸运的是,MLlib会替我们考虑扩展性的问题),但是在很多情况下性能很好: 朴素贝叶斯模型简单.易训练,并且具有高效和并行的优点(实际中,模型训练只需要遍历所有数据集一次).当采用合适的特征工程,这些模型在很多应用中都能达到不错的性能.而且,朴素贝叶斯模型可以作为一个很…

# 导入第三方模块import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import model_selectionfrom sklearn.linear_model import Ridge,RidgeCV # 读取糖尿病数据集diabetes = pd.read_excel(r'F:\\python_Data_analysis_and_mining\\08\\diabetes.xlsx…

Pytorch入门 简单容易上手,感觉比keras好理解多了,和mxnet很像(似乎mxnet有点借鉴pytorch),记一记. 直接从例子开始学,基础知识咱已经看了很多论文了... import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F # Linear 层 就是全连接层 class Net(nn.Module): # 继承nn.Module,只用定义forward,反向传播会自动生成 def __init__(se…