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【机器学习】类别不平衡数据的处理

在现实环境中,采集的数据(建模样本)往往是比例失衡的。比如:一个用于模型训练的数据集中,A 类样本占 95%,B 类样本占 5%。

2024-09-10
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【机器学习】朴素贝叶斯原理------迅速了解常见概率的计算

联合概率: 表示多个条件同时成立的概率,P(AB) = P(A) P(B|A) 特征条件独立性假设:P(AB) = P(A) P(B)

2024-09-10
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【机器学习】决策树------迅速了解其基本思想,Sklearn的决策树API及构建决策树的步骤!!!

有的同学可能在大学学习过一门课程叫《数据结构》,里面有一个重要的结构就是“树”,和现实生活中的树一样,树的主要由四部分树根、树干、树枝、树叶组成,今天的决策树也是一种树结构,大家学习的时候可以想象现实生活中的树...

2024-09-10
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PyTorch使用------模型的定义和保存方法(带你讯速掌握构建线性回归,保存模型的方法!!!)

前面我们使用手动的方式来构建了一个简单的线性回归模型,如果碰到一些较大的网络设计,手动构建过于繁琐。所以,我们需要学会使用 PyTorch 的各个组件来搭建网络。...

2024-09-10
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PyTorch使用------张量的类型转换,拼接操作,索引操作,形状操作

索引操作则提供了精确访问和操作张量中特定元素或子张量的能力,这对于数据预处理、特征提取和错误调试尤为关键。

2024-09-10
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PyTorch使用------张量的创建和数值计算

PyTorch 是一个 Python 深度学习框架,学习PyTorch在当今深度学习领域至关重要。PyTorch以其动态计算图、易于使用的API和强大的社区支持,成为科研人员、数据科学家及工程师的首选框架。它不仅简化了模型设计、训练与部...

2024-09-10
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深度学习入门:循环神经网络------RNN概述,词嵌入层,循环网络层及案例实践!(万字详解!)

最后,我们会通过使用学习到的技术完成文本生成任务,即:输入一个词,由模型预测出指定长度的歌词。

2024-09-10
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深度学习入门:卷积神经网络 | CNN概述,图像基础知识,卷积层,池化层(超详解!!!)

卷积神经网络是深度学习在计算机视觉领域的突破性成果. 在计算机视觉领域, 往往我们输入的图像都很大,使用全连接网络的话,计算的代价较高. 另外图像也很难保留原有的特征,导致图像处理的准确率不高....

2024-09-10
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深度学习入门案例:运用神经网络实现价格分类

踏入深度学习的奇妙世界,就像开启了一场探索未知的旅程。今天,我们将携手踏上一小段轻松而充满乐趣的入门之旅——价格分类。想象一下,通过神奇的神经网络,我们能够教会电脑理解并预测商品的价格区间,是不是既实用又令人兴...

2024-09-10
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