项目内容论文名Mean teachers are better role models:Weight-averaged consistency targets improvesemi-supervised deep learning results作者Antti Tarvainen，Harri Valpola主要内容提出对Temporal Ensembling的改进方法，对模型的权重进行平均，而不是对预测标签进行平均发表
本文目录 一、假设检验的步骤1.提出问题？2.找到证据3.判定标准4.得出结论5.置信区间1）置信水平对应的t值（t_ci）2）计算上下限 6.效应量1）第一种叫做差异度量2）第二种叫做相关度度量 二、单样本检验：汽车引擎排放量实例1、首先查看样本的描述统计信息。2、问题：如何知道汽车引擎排放
经典方法 移动平均法 移动平均（英语：moving average，MA），又称“移动平均线”简称均线，是技术分析中一种分析时间序列数据的工具。 1.一次移动平均法 简单例题 方式一：等量加权策略 import numpy as np #y0 = np.array([423,358,434,445,527,429,426,502,480,384,427,446]) y = np.a
批归一化（BN）层的代码实现，pytorch里面处理会更复杂 这里只是写了一个较为简单的模块 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2021/3/9 11:59 # @Author : Li Gang # @File : test4.py import numpy as np def batchnorm(X,params,mode): mode = mode D,N = params
Homework 2 - Classification DatasetLogistic RegressionSome Useful FunctionsFunctions about gradient and lossTrainingPlotting Loss and accuracy curvePredicting testing labelsPorbabilistic generative modelPredicting testing labelsParse csv files to numpy
a.mean()表示计算整个数组的元素的平均值 a=a/a.mean()表示用a.mean()的值去除以a数组的每一个值，可以看到，结果中的数字都是浮点数。 数组本身是一个包含元素的集合，对数组运算的含义就是对数组当中的元素进行运算。 np的一元函数 求平方（得到整数的元素） 开根号（得到浮点数的元素
博雅数据机器学习04 线性回归 一元线性回归 import pandas as pd from sklearn import linear_model insurance = pd.read_csv('insurance.csv') age = insurance['age'].values charges = insurance['charges'].values # 请在下方作答 # 定义一元线性回归函数 def linearRegre
from keras.losses import * 以下是正文。 方差 MSE mean_squared_error 方差。 （差点忘了方差是什么，丢死人。） 注重单个巨大偏差。 平均绝对差 MAE mean_absolute_error 差的绝对值的平均数。 平均对待每个偏差。 平均误差百分数 MAPE mean_absolute_percentage_error 误差百分数（非
什么是目标追踪（Visual Object Tracking）？ 跟踪就是在连续的视频帧中定位某一物体。 跟踪VS检测 1.跟踪速度比检测快 当你跟踪在上一帧中检测到的对象时，你会非常了解目标的外观。你也知道在前一帧中的位置和它的运动的方向和速度。因此，在下一帧中，可以使用所有这些信息来预测下一
Notes on Weight Initialization for Deep Neural Networks Motivation 神经网络通常会包含很多次连续的 matrix 和 vector 之间的乘法，即 \(a * x\) 。很多次连续的乘法后，会导致结果向量的值要么很大，要么被减小为0。我们可以通过除以了数值 \(a\) （也称 scaling_factor，缩放因子）来将
机器学习数学知识点 嗯。。。随便写写画画图形。。。 一、 高斯分布 目录 机器学习数学知识点一、 高斯分布1.1 公式与python函数封装1.2 根据数据集估计概率分布函数1.3 高斯分布图形 1.1 公式与python函数封装 高斯分布公式 x 一个维度为D的矢量，μ数学期望， Σ协方差
计图MPI分布式多卡 计图分布式基于MPI（Message Passing Interface），主要阐述使用计图MPI，进行多卡和分布式训练。目前计图分布式处于测试阶段。 计图MPI安装 计图依赖OpenMPI，用户可以使用如下命令安装OpenMPI： sudo apt install openmpi-bin openmpi-common libopenmpi-dev 计图
一、简单使用 from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn import datasets # 加载数据，波士顿房价预测 loaded_data = datasets.load_boston() data_X = loaded_data.data data_Y = loaded_data.target # 线性回归模型 model = LinearRegression() mo
python测量信号信噪比 功能：测量信号信噪比 输入S为纯信号,是一个numpy的1D张量 输入SN为带噪信号，是一个numpy的1D张量 输出snr为信噪比，单位为dB，是一个32为的float数 调用格式{snr=SNR_singlech(S,SN)} def SNR_singlech(S, SN): S = S-np.mean(S)# 消除直流分量 S =
序列类型： 元组类型： creater[::-1]，不会改变原有元祖的值，而是生成一个新的元祖； 列表类型： 总结： 实例（基本统计值计算）： def getNum() : nums = [] iNumStr = input("请输入数字（回车退出）：") while iNumStr != "" : nums.append(eval(iNumStr))
目录关于线性回归线性回归特点和 kNN 图示的区别简单线性回归算法原理如何求解机器学习算法？编程实现简单线性回归向量化运算封装线性回归类评估方法向量化运算的性能测试线性回归的可解释性 线性回归的评估 关于线性回归 KNN 主要解决分类问题，线性回归主要解决回归问题。 寻找
文章目录 二、Porbabilistic generative model1、Preparing Data1、Mean and Covariance2、Computing weights and bias3、Compute accuracy on training set4、Predicting testing labelsSummary 这里我想说一下自己对于logistic regression（逻辑回归）、Porbabilistic g
Batch Normalization和Dropout是深度学习模型中常用的结构。但BN和dropout在训练和测试时使用却不相同。 Batch Normalization BN在训练时是在每个batch上计算均值和方差来进行归一化，每个batch的样本量都不大，所以每次计算出来的均值和方差就存在差异。预测时一般传入一个样本，所以
**机器学习基础** 一元线性回归算法 1. 介绍 一元线性回归分析预测法，是根据自变量x和因变量y的相关关系，建立x与y的线性回归方程进行预测的方法。由于市场现象一般是受多种因素的影响，而并不是仅仅受一个因素的影响。所以应用一元线性回归分析
PyTorch 的数据增强 我们在安装PyTorch时，还安装了torchvision，这是一个计算机视觉工具包。有 3 个主要的模块： torchvision.transforms: 里面包括常用的图像预处理方法 torchvision.datasets: 里面包括常用数据集如 mnist、CIFAR-10、Image-Net 等 torchvision.models: 里面包括常
Column Transformer with Mixed Types https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/compose/plot_column_transformer_mixed_types.html#sphx-glr-auto-examples-compose-plot-column-transformer-mixed-types-py 使用ColumnTransformer, 应用不同的预处理和特征
简单的线性回归的实现以及向量化的实现 简单的线性回归的实现 首先我们在notebook上先加载上相应的库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 我们先使用自己设计的一个假的数据来实验 x = np.array([1,2,3,4,5]) y = np.array([1,3,2,3,5]) 在将x和y都设
先上代码 倒库 import pandas as pd import numpy as np import faker import datetime 造数据 f = faker.Faker('zh-cn') df = pd.DataFrame({ '客户':[f.name() for i in range(20000)], '购买日期':[f.date_between(start_date='-1y',
python 机器学习 (四)、回归预测1、线性回归器step1：美国波士顿地区房价数据描述step2：美国波士顿地区房价数据分割step3：训练与测试数据标准化处理step4：使用线性回归模型LinearRegression 和 SGDRegressor分别对数据进行学习和预测step5：使用三种回归评价机制对模型回归能力
Arithmetic Mean（算数均值） 均值关注整体的一个平均水平。 https://www.investopedia.com/terms/a/arithmeticmean.asp What Is the Arithmetic Mean? The arithmetic mean is the simplest and most widely used measure of a mean, or average. It simply involves taking t
