用pytorch1.0搭建简单的神经网络:进行多分类分析 import torch import torch.nn.functional as F # 包含激励函数 import matplotlib.pyplot as plt # 假数据 # make fake data n_data = torch.ones(100, 2) x0 = torch.normal(2*n_data, 1) # class0 x data (tensor), shape=(100, 2) y0 = torch.z

足球比赛具有一定程度的偶然性,弱队也有战胜强队的可能. 假设有甲.乙.丙.丁四个球队.根据他们过去比赛的成绩,得出每个队与另一个队对阵时取胜的概率表: 甲 乙 丙 丁 甲 - 0.1 0.3 0.5乙 0.9 - 0.7 0.4 丙 0.7 0.3 - 0.2丁 0.5 0.6 0.8 - 数据含义:甲对乙的取胜概率为0.1,丙对乙的胜率为0.3,... 现在要举行一次锦标赛.双方抽签,分两个组比,获胜的两个队再争夺冠军.(参见[1.jpg]) 请你进行10万次模拟,计算出甲队夺冠的概率. 注意

适用场景:一个输入对应多个label,或输入类别间不互斥 调用函数: 1. Pytorch使用torch.nn.BCEloss 2. Tensorflow使用tf.losses.sigmoid_cross_entropy 3. Caffe使用SigmoidCrossEntropyLoss 在output和target之间构建binary cross entropy,其中i为每一个类. 以pytorch为例:Caffe,TensorFlow版本类比,输入均为相同形式的向量 m = nn.Sigmo

最近在网上找了下mysql查询随机的几个sql,我把最终的记录下来. SELECT * FROM uchome_mtag AS a JOIN (SELECT MAX(tagid) AS id FROM uchome_mtag) AS b ON (a.tagid>=FLOOR(b.id*RAND())) LIMIT 50 我试验后发现一个问题,当你的表里的总数和想要得到的条数很接近时,可能会不理想,有可能你有10条,你想查出随机的8条时,却只给出了5条的结果. 应该是那个大于等于造成的吧. 还有p

Problem Description Coach Pang and Uncle Yang both love numbers. Every morning they play a game with number together. In each game the following will be done: . Coach Pang randomly choose a integer x in [a, b] with equal probability. . Uncle Yang ran

Time Limit: 1 second Memory Limit: 128 MB [问题描述] 小明有n个长度不一的小木棍,这些木棍的长度都是正整数.小明的父亲想和小明做一个游戏.他规定一个整数长度l,让小明闭着眼睛从n个木棍中随便拿出两个.如果两个木棍的长度总和小于等于l,则小明胜,否则小明的父亲胜.小明想知道他胜出的概率究竟有多大. [输入格式] 输入包含两行.第一行为两个整数n和l,其中n和l都不超过100000.第二行包含n个整数,分别为n个木棍的长度. [输出格式] 输出包含一个实数

概述 学习如何使用PyTorch执行文本分类 理解解决文本分类时所涉及的要点 学习使用包填充(Pack Padding)特性 介绍 我总是使用最先进的架构来在一些比赛提交模型结果.得益于PyTorch.Keras和TensorFlow等深度学习框架,实现最先进的体系结构变得非常容易.这些框架提供了一种简单的方法来实现复杂的模型体系结构和算法,而只需要很少的概念知识和代码技能.简而言之,它们是数据科学社区的一座金矿! 在本文中,我们将使用PyTorch,它以其快速的计算能力而闻名.因此,在本文中,

使用pytorch快速搭建神经网络实现二分类任务(包含示例) Introduce 上一篇学习笔记介绍了不使用pytorch包装好的神经网络框架实现logistic回归模型,并且根据autograd实现了神经网络参数更新. 本文介绍利用pytorch快速搭建神经网络.即利用torch.nn以及torch.optim库来快捷搭建一个简单的神经网络来实现二分类功能. 利用pytorch已经包装好的库(torch.nn)来快速搭建神经网络结构. 利用已经包装好的包含各种优化算法的库(torch.opti

半年前用numpy写了个鸢尾花分类200行..每一步计算都是手写的  python构建bp神经网络_鸢尾花分类 现在用pytorch简单写一遍,pytorch语法解释请看上一篇pytorch搭建简单网络 import pandas as pd import torch.nn as nn import torch class MyNet(nn.Module): def __init__(self): super(MyNet, self).__init__() self.fc = nn.Sequen

1. tf.matmul(X, w) # 进行点乘操作 参数说明:X,w都表示输入的数据, 2.tf.equal(x, y) # 比较两个数据对应位置的数是否相等,返回值为True,或者False 参数说明:x,y表示需要比较的两组数 3.tf.cast(y, 'float') # 将布尔类型转换为数字类型 参数说明:y表示输入的数据,‘float’表示转换的数据类型 4.tf.argmax(y, 1) # 返回每一行的最大值的索引 参数说明:y表示输入数据,1表示每一行的最大值的索引,0表示每

Description Ivan is fond of collecting. Unlike other people who collect post stamps, coins or other material stuff, he collects software bugs. When Ivan gets a new program, he classifies all possible bugs into n categories. Each day he discovers exac

第一步,先计算需要计算概率的词频,单词种类数,类别单词总数(类别均是按照文件夹名区分)(基础数据以及分词了,每个单词一行,以及预处理好) package org.lukey.hadoop.classifyBayes; import java.io.IOException; import java.net.URI; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.uti

写了一个抽奖的jquery插件和计算概率的方法, 结合起来就是一个简单的概率抽奖, 不过实际项目中基本不会把抽奖概率的计算放在前端处理~. demo lottery.jquery.js $.fn.extend({ lottery: function(conf) { var def = { lotIndex: 0, // 抽中的索引 item: "li", onClass: "on", speedStart: 50, // 初始速度 speedEnd: 400, //

GPU计算 默认情况下,pytorch将数据保存在内存,而不是显存. 查看显卡信息 nvidia-smi 我的机器输出如下: Fri Jan 3 16:20:51 2020 +-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 418.67 Driver Version: 418.67 CUDA Version: 10.1 | |------------------

Stacked Hourglass Networks(级联漏斗网络) 姿态估计(Pose Estimation)是 CV 领域一个非常重要的方向,而级联漏斗网络的提出就是为了提升姿态估计的效果,但是其中的经典思想可以扩展到其他方向,比如目标识别方向,代表网络是 CornerNet(预测目标的左上角和右下角点,再进行组合画框). CNN 之所以有效,是因为它能自动提取出对分类.检测和识别等任务有帮助的特征,并且随着网络层数的增加,所提取的特征逐渐变得抽象.以人脸识别为例,低层卷积网络能够提取出一些

PS:要转载请注明出处,本人版权所有. PS: 这个只是基于<我自己>的理解, 如果和你的原则及想法相冲突,请谅解,勿喷. 前置说明   本文作为本人csdn blog的主站的备份.(BlogID=106) 环境说明 Windows 10 VSCode Python 3.8.10 Pytorch 1.8.1 Cuda 10.2 前言   在<DL基础补全计划(一)---线性回归及示例(Pytorch,平方损失)>(https://blog.csdn.net/u011728480/a

一.CART分类与回归树 资料转载: http://dataunion.org/5771.html        Classification And Regression Tree(CART)是决策树的一种,并且是非常重要的决策树,属于Top Ten Machine Learning Algorithm.顾名思义,CART算法既可以用于创建分类树(Classification Tree),也可以用于创建回归树(Regression Tree).模型树(Model Tree),两者在建树的过程稍

今年毕业时的毕设是有关大数据及机器学习的题目.因为那个时间已经步入前端的行业自然选择使用JavaScript来实现其中具体的算法.虽然JavaScript不是做大数据处理的最佳语言,相比还没有优势,但是这提升了自己对与js的理解以及弥补了一点点关于数据结构的弱点.对机器学习感兴趣的朋友还是去用 python,最终还是在学校的死板论文格式要求之外,记录一下实现的过程和我自己对于算法的理解.源码在github:https://github.com/abzerolee/ID3_Bayes_JS开始学习

Naive Bayes-朴素贝叶斯 Bayes' theorem(贝叶斯法则) 在概率论和统计学中,Bayes' theorem(贝叶斯法则)根据事件的先验知识描述事件的概率.贝叶斯法则表达式如下所示 P(A|B) – 在事件B下事件A发生的条件概率 P(B|A) – 在事件A下事件B发生的条件概率 P(A), P(B) – 独立事件A和独立事件B的边缘概率 顺便提一下,上式中的分母P(B)可以根据全概率公式分解为: Bayesian inferenc(贝叶斯推断) 贝叶斯定理的许多应用之一就是

转移性学习对阿尔茨海默病分类的研究 原文链接 摘要 将cv用于研究需要大量的训练图片,同时需要对深层网络的体系结构进行仔细优化.该研究尝试用转移学习来解决这些问题,使用从大基准数据集组成的自然图像得到的预训练权重来初始化最先进的VGG和Inception结构,使用少量的MRI图像来重新训练全连接层.采用图像熵选择最翔实的切片训练,通过对OASIS MRI数据集的实验,他们发现,在训练规模比现有技术小近10倍的情况下,他们的性能与现有的基于深层学习的方法相当,甚至更好 介绍 AD的早期诊断可以通过

基于Spark Mllib的文本分类 文本分类是一个典型的机器学习问题,其主要目标是通过对已有语料库文本数据训练得到分类模型,进而对新文本进行类别标签的预测.这在很多领域都有现实的应用场景,如新闻网站的新闻自动分类,垃圾邮件检测,非法信息过滤等.本文将通过训练一个手机短信样本数据集来实现新数据样本的分类,进而检测其是否为垃圾消息,基本步骤是:首先将文本句子转化成单词数组,进而使用 Word2Vec 工具将单词数组转化成一个 K 维向量,最后通过训练 K 维向量样本数据得到一个前馈神经网络模型,以