pytorch 基础 一.张量（Tensor） PyTorch 的官方介绍是一个拥有强力GPU加速的张量和动态构建网络的库，其主要构件是张量，所以我们可以把 PyTorch 当做 NumPy 来用，PyTorch 的很多操作好 NumPy 都是类似的，但是因为其能够在 GPU 上运行，所以有着比 NumPy 快很多倍的速度。 0维张量/标量 标量是一个数字 1维张量/向量 1维张量称为“向量”。
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2023-11-30 17:41:40
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支持向量机SVM（Support Vector Machine）关注公众号“轻松学编程”了解更多。【关键词】支持向量，最大几何间隔，拉格朗日乘子法一、支持向量机的原理Support Vector Machine。支持向量机，其含义是通过支持向量运算的分类器。其中“机”的意思是机器，可以理解为分类器。 那么什么是支持向量呢？在求解的过程中，会发现只根据部分数据就可以确定分类器，这些数据称为支持向量。
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2024-02-23 14:26:02
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Pytorch简介Pytorch安装 登录Pytorch官网，选择需要的配置和包管理方法，是否使用GPU，复制最下面一行代码，输入终端(windows: Terminal or cmd)安装Pytorch。 Conda环境下的Pytorch新版本安装完毕后自带GPU配置，因此不用再配置CUDA。 如果一切正常，torch.cuda.is_available()应当为True张量计算Pytorch的
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2023-11-06 21:22:36
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python svm向量 (Introduction:)The support vector machines algorithm is a supervised machine learning algorithm that can be used for both classification and regression. In this article, we will be discu
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2023-10-21 07:07:53
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支持向量机 (support vector machine, SVM) 是建立在统计学习理论的 VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特点训练样本的学习精度）和学习能力（即无错误地识别任意样本的能力）之间寻求最佳折中，以期获得最好的泛化能力。支持向量机的基本思想，简单地说，是通过某种事先选择的非线性映射，将输入向量映射到一个高维特征空间中，在这个空间里构造最
支持向量机（SVM）欢迎观看磐石的博客第一弹——支持向量机（SVM）预备数学知识支持向量机物理机制函数推导Python代码实现 欢迎观看磐石的博客机器学习原理与Python实战系列是Scientist在闲暇时间撰写的一个AI系列博客，主要对目前主流的机器学习算法进行透彻的原理剖析，并基于Python语言实现。目的是为了帮助广大网友更深入的理解机器学习，培养大家的兴趣，也是对我自身的一个回顾与提升
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2023-10-27 02:38:49
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白板推导系列Pytorch-支持向量机(SVM)支持向量机的代码实现主要是SMO算法的实现，我参考了下面这篇博客该博客中使用numpy实现的svm，我对numpy版本做了一点修改，并且使用pytorch的API写了一个新版本，但除了函数名不同基本一致，只是numpy版本的收敛速度比pytorch要快很多。另外我调用了sklearn中的svm，速度都远超这两个实现pytorch版本导入所需的包imp
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2023-08-11 10:01:16
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1、模型训练步骤（1）准备数据集（2）设计模型，计算y_pred（3）计算loss（4）训练周期 ①前馈②反馈（梯度）③更新权重2、知识点（1）线性单元（Linear Unit）①线性单元就是计算一次y_pred，也就是一个感知机。②在实际的计算中，y_pred与X都是向量，而在pytorch里面使用Tensor进行向量的存储，因此在进行数据准备时需要将训练数据存储为Tensor。注：例如：w矩阵
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2024-01-11 09:01:43
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# PyTorch中的支持向量机多分类
支持向量机（SVM）是一种用于分类和回归分析的监督学习模型，广泛应用于机器学习领域。尽管SVM主要用于二分类问题，但通过一些策略，我们可以将其扩展到多分类问题。在这篇文章中，我们将使用PyTorch实现多分类SVM，并示例说明如何应用这一技术。
## 支持向量机原理
支持向量机的核心思想是寻找一个最佳的超平面，以最大化类间间隔。对于多分类问题，我们可以
# 支持向量机分类图片：Pytorch 实现
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种流行的监督学习模型，广泛用于分类和回归任务。在图像分类问题中，SVM因其高效的性能和高维特征的处理能力而受到欢迎。本篇文章将探讨如何利用 Pytorch 实现 SVM 来对图像进行分类。我们将提供示例代码和详细解释，以便读者能更好地理解这一过程。
## 什么是支持向量机？
1.线性回归用神经网络的方式来表示一个线性回归： 这是一个没有隐藏层的神经网络，输入层的数据和网络参数计算的结果直接输出的输出层。多层感知机的网络结构其实就是有很多这样的线性回归模型组合而成。向量相加的两种方法： 1.两个向量按元素逐一做标量加法（通过循环将每个标量对应相加）。 2.两个向量直接做矢量加法。矢量计算的运算速度更快，因此在计算中应尽量使用矢量计算方式。使用pytorch训练一个神经网
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2024-01-17 10:51:30
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Pytorch和Tensorflow在相同数据规模规模下的支持向量机算法SVM(Support Vector Machine)算法中的运算速度对比这次来讲一下十大传统机器算法之一的支持向量机算法SVM，SVM起源于20实际，到现在为止已经十分成熟，也是在我们学习与训练中经常会用到的算法。SVM算法的基本原理硬间隔SVM （hard-margin SVM）为了方便大家理解SVM算法，这里将给出一个较
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2023-08-30 09:14:52
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我可以为您提供一种使用 PyTorch 实现支持向量机 (SVM) 的方法。首先，您需要准备好训练数据，并将其转换为 PyTorch 所支持的格式。其次，您可以使用 PyTorch 内置的 SVM 模块来定义您的 SVM 模型，并对其进行训练。最后，您可以使用该模型对新数据进行预测。
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2023-07-23 17:20:24
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目录前言Pytorch张量基础pytorch张量概念张量数学计算张量聚合(aggregation)张量拼接(concatenation)调整张量形状广播机制索引与切片降维与升维自动微分加载数据DatasetDataLoader训练模型构建模型优化模型参数保存及加载模型保存和加载模型权重保存和加载完整模型前言Pytorch 由Facebook人工智能研究院于2017年推出，具有强大的GPU加速张量计
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2024-06-14 22:23:13
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1 说明本文是学习Dive into Deep Learning中相应内容做出的总结和一些实现代码。2 求导学习PyTorch的自动求导之前首先需要知道求导的过程。 注意：可能不同的教材关于对于向量和矩阵求导有着不同的定义，本文关于向量或者矩阵求导后会进行一次转置操作。但在PyTorch中不会进行转置，所以代码的求导后的形状可能与手动进行推导的形状不一样。我也是跑完代码才发现代码似乎并没有进行转置
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2023-10-18 23:03:43
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这里是《神经网络与机器学习》以及一些《统计学习方法》的笔记。（主要是《神机》坑爹没给SMO或者其他求解算法）大概知道为啥《神机》这本讲神经网络的书会把SVM放进去了，从结构上看，SVM跟感知机，使用了核方法的SVM跟单隐藏层的神经网络确实非常相似，而当年Vapnic正式提出SVM的论文题目就叫“支持向量网络”。（虽然主要是因为当时神经网络正火而被要求整这名的）支持向量机（Support Vecto
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2024-07-30 17:09:39
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什么是PyTorch？ PyTorch是Facebook人工智能团队开发的一个机器学习和深度学习工具，用于处理大规模图像分析，包括物体检测，分割与分类。但是它的功能不仅限于此。它与其它深度学习框架结合，能够完成复杂的算法。PyTorch用Python和C++编写。 PyTorch属于深度学习框架中的重要一员，与TensorFlow, Keras, Theano等其它深度学习框架不同，它
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2023-10-19 12:02:29
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基本概念SVM - Support Vector Machine。支持向量机，其含义是通过支持向量运算的分类器。其中“机”的意思是机器，可以理解为分类器。 什么是支持向量呢？在求解的过程中，会发现只根据部分数据就可以确定分类器，这些数据称为支持向量。 见下图，在一个二维环境中，其中点R，S，G点和其它靠近中间黑线的点可以看作为支持向量，它们可以决定分类器，也就是黑线的具体参数。分类器：就是分类函数
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2024-03-07 19:11:04
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前言 SVM (support vector machines) 是机器学习里面经典的二分类模型它是定义在特征空间上间隔最大的线性模型 线性支持向量机 和 非线性支持向量机，硬间隔 软间隔，SMO(序列最小最优算法) 参考文档<<统计学习方法
一、了解支持向量机 支持向量机（support vector machings, SVM） 是一种二分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。
支持向量机学习方法的构建由简单到复杂：线性可分模型、线性支持向量机、以及非线性支持向量机。简单模型是复杂模型的基础，也是复杂模型的特殊情况。当训练数据线性可分时通过硬间
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2023-12-06 14:32:51
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