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  • Kaggle学习笔记之Pipelines2022-03-18 22:07:19

    Kaggle中级机器学习 - Pipelines Pipeline:https://sklearn.apachecn.org/#/docs/master/38 ColumnTransformer:https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.compose.ColumnTransformer.html 通过预处理来部署(甚至测试)复杂模型的关键技能:管道机制 目录使用管道的优

  • MLP、CNN在MNIST数据集上性能对比2022-03-18 17:33:01

    对MLP、简单CNN和多层CNN区别做简单性能对比 MLP(需将图片宽高数据转换成一维数据形式) from keras.datasets import mnist from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.utils impo

  • 【第十届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛】B题:电力系统负荷预测分析 ARIMA、AutoARIMA、LSTM、Prophet、多元Prophet 实现2022-03-18 17:31:32

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  • GNN实验(一)2022-03-09 19:02:33

    GNN实验 实验一 论文:《Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks》 代码:https://github.com/tkipf/pygcn 数据集:Cora(主要利用论文之间的相互引用关系,预测论文的分类) 注意:之所以叫做半监督分类任务(Semi-Supervised Classification),这个半监督意思是,训练的

  • 如何使用梯度裁剪(Gradient Clipping)避免梯度爆炸2022-03-06 14:03:13

    给定误差函数,学习率,甚至目标变量的大小,训练神经网络可能变得不稳定。训练期间权重的较大更新会导致数值上溢或下溢,通常称为梯度爆炸(gradients exploding)。 梯度爆炸在递归神经网络中更为常见,例如LSTM,因为梯度的累积在数百个输入时间步长上展开。 梯度爆炸的一种常见且相对容

  • 手动实现前馈神经网络解决 二分类 任务2022-03-06 12:04:09

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  • 手动实现前馈神经网络解决 多分类 任务2022-03-06 01:32:50

    1 导入实验需要的包 import torch import numpy as np import random from IPython import display import matplotlib.pyplot as plt from torch.utils.data import DataLoader,TensorDataset from torchvision import transforms,datasets from torch import nn 2 加载数据集

  • K近邻算法2022-03-03 12:58:35

    Python微信订餐小程序课程视频 https://edu.csdn.net/course/detail/36074 Python实战量化交易理财系统 https://edu.csdn.net/course/detail/35475 一、K近邻算法简介 K近邻算法(K-Nearest Neighbor)简称KNN算法,是最简单的预测模型之一,它没有多少数学上的假设,也不要求任何

  • 基于决策树和随机森林的ECG心电信号分类2022-03-03 12:32:08

    ECG心电信号的分类(MIT-BIH数据库) 基于随机森林和基于决策树的分类 最终结果分为6类,前期对MIT-BIH数据库中数据的提取和处理已完成。这里主要讲分类。 1. 决策树 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # 导入DecisionTreeClassifier函数 from sklearn.model_se

  • 深度学习项目中_5-训练模块的编写2022-03-02 18:59:00

    1.训练模块中的步骤 训练模块一般是保存在train.py 的文件中, 该模块中一般包含以下步骤: 导入各类模块, (标准库, 三方库, cv, torch, torchvision), 如果在model.py ( 自己定义网络模型文件), loss.py (自定义的损失函数), utils.py( 自定义的各种方法), config.py(整体项目的

  • 手把手教你:个人信贷违约预测模型2022-03-02 12:02:01

    系列文章 第八章、手把手教你:基于LSTM的股票预测系统第七章、手把手教你:基于深度残差网络(ResNet)的水果分类识别系统第六章、手把手教你:人脸识别的视频打码 目录 系列文章一、项目简介二、数据集介绍三、环境安装四、代码介绍1.数据预处理2.数据可视化探索2.1 各特征可视化

  • 栈(Stack)和队列(Queue)2022-02-28 22:33:29

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  • 决策树分类及示例2022-02-28 17:34:08

    本文介绍机器学习中最基础最简单的决策树分类 参考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/133838427 https://zhuanlan.zhihu.com/p/30059442 https://www.kaggle.com/prashant111/decision-tree-classifier-tutorial/notebook 一. 理论 1.决策树的介绍 决策树算法是最流行的机器学习算

  • 置信规则库推理2022-02-25 22:32:54

    from sklearn.metrics import accuracy_score, f1_score, recall_score, precision_score from sklearn.model_selection import KFold, train_test_split from liu_ebrb import LiuEBRBClassifier from process_data import process_to_pieces import random import pandas

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  • machine_learning2022-02-23 22:35:43

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  • 金融风控实战——不均衡学习2022-02-23 19:02:00

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  • AttributeError: module ‘tensorflow._api.v2.train‘ has no attribute ‘NewCheckpointReader‘解决方案2022-02-23 17:33:39

    解决AttributeError: module ‘tensorflow._api.v2.train’ has no attribute ‘NewCheckpointReader’ 问题描述: TensorFlow版本是2.8.0,执行如下代码: reader = tf.train.NewCheckpointReader(filename) 报错如下: AttributeError: module 'tensorflow._api.v2.train' has n

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  • 深度学习pytorch框架--卷积神经网络2022-02-22 21:30:43

    卷积神经网络(CNN) CNN解决了什么问题人类的视觉原理卷积神经网络-CNN 的基本原理卷积--局部特征提取池化层(下采样)——数据降维,避免过拟合全连接层——输出结果 使用pytorch 实现卷积神经网络--(MNIST实战) 该博客仅用于记录学习过程,避免忘记方便以后复习 卷积神经网络

  • python——线性回归实例实战2022-02-22 16:03:42

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    文章目录 1.加载数据2.什么是空间变换器网络?3.训练模型4.可视化 STN 结果 1.加载数据 在这篇文章中,我们尝试了经典的 MNIST 数据集。使用标准卷积网络增强空间变换器网络。 from six.moves import urllib opener = urllib.request.build_opener() opener.addheaders = [

  • 【实验】鸢尾花分类——简单的神经网络2022-02-21 13:02:33

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  • PyTorch入门程序2022-02-20 21:03:03

    转载自我的个人网站 https://wzw21.cn/2022/02/20/hello-pytorch/ 在 PyTorch For Audio and Music Processing 入门代码的基础上添加了一些注释和新的内容 Download datasetCreate data loaderBuild modelTrainSave trained modelLoad modelPredict import torch from torch

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