代码：import torch
from torchvision import transforms
from torchvision import datasets
from torch.utils.data import DataLoader
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
# prepare data
注意：本篇为50天后的Java自学笔记扩充，内容不再是基础数据结构内容而是机器学习中的各种经典算法。这部分博客更侧重于笔记以方便自己的理解，自我知识的输出明显减少，若有错误欢迎指正！目录一、关于决策树的历史二、关于一些知识记录· 熵与信息增益三、代码需要的数据分析四、代码准备——基本函数4.1 根构造函数4.2 简单投票选定标签4.3 判纯4.4 选择最佳的条件属性列4.5 计算条件熵五、树的创建
# 项目方案：使用Java J48算法进行训练和测试数据集的分离
## 简介
在机器学习中，我们通常需要将数据集分成训练集和测试集。训练集用于训练模型，而测试集用于评估模型在未见过的数据上的表现。本项目方案将介绍如何使用Java J48算法来进行训练集和测试集的分离。
## J48算法简介
J48算法是C4.5算法在Java平台上的实现，属于决策树算法。它基于信息熵的概念，通过对特征进行递归划
原创
2023-12-11 15:22:52
37阅读
一、分类过程 这就是Adaboost的结构，最后的分类器YM是由数个弱分类器（weak classifier）组合而成的,相当于最后m个弱分类器来投票决定分类，而且每个弱分类器的“话语权”α不一样。这里阐述下算法的具体过程：二、分类原理 可以看到整个过程就是和最上面那张图一样，前一个分类器改变权重w，同时组成最后的分类器 如果一个训练样例 在前一个分类其中被误分，那么它的权重会被加重，相应地，
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2024-05-31 15:24:28
53阅读
# 如何实现J48机器学习
## 简介
在机器学习中，J48是一种基于决策树的分类算法，它是Weka机器学习工具中的一个重要组成部分。通过使用J48算法，我们可以根据给定的训练数据集来构建一个决策树模型，并用于分类和预测新的未知数据。本文将向你介绍如何使用J48算法进行机器学习。
## 流程图
以下是使用J48机器学习算法的整个过程的流程图：
```
1. 加载数据集
2. 数据预处理
3
原创
2023-07-11 06:32:02
364阅读
利用PyTorch搭建CNN网络1. 背景2. 数据说明3. 训练与测试4. CNN网络完整代码小结 1. 背景Kaggle 上 Dogs vs. Cats 二分类实战数据集是RGB三通道图像，由于下载的test数据集没有标签，我们把train的cat.10000.jpg-cat.12499.jpg和dog.10000.jpg-dog.12499.jpg作为测试集，这样一共有20000张图片作为
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2023-09-25 10:30:56
73阅读
TEA j算法是一种高效的对称加密算法，广泛应用于数据加密领域。在本文中，我将详细介绍TEA j算法的实现过程以及在Python中的应用，涵盖背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、应用场景和案例分析等部分。
### 背景描述
TEA j算法即Tiny Encryption Algorithm（TEA）算法的一个变种，旨在提供快速和安全的数据加密方式。TEA算法因其简单性和高效性而受到青睐，特别
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*-#http://blog.csdn.net/myhaspl #code:myhaspl@qq.com import waveimport pylab as plimport numpy as npimport copyprint 'http://blog.csdn.net/myhaspl' print 'myhaspl@qq.com' print print 'working...' print "read wav data...."#
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2013-08-27 17:49:00
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大约一年，我没有照顾的博客，再次拿起笔不知从何写上，想来想去手从最近使用Weka要正确书写。Weka为一个Java基础上的机器学习工具。上手简单，并提供图形化界面。提供如分类、聚类、频繁项挖掘等工具。本篇文章主要写一下分类器算法中的J48算法及事实上现。一、算法J48是基于C4.5实现的决策树算法。...
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2015-08-14 15:54:00
110阅读
2评论
1、数组中常见的算法1 元素赋值—》杨辉三角2 求数组元素中最大值、最小值、平均值、总和等3 数组的复制、查找、反转
原创
2022-09-20 16:09:40
27阅读
朴素贝叶斯 决策树 逻辑（Logistic）回归 线性回归 KNN算法（最邻近算法）
原创
2022-08-29 15:07:50
90阅读
所以为了让同学们掌握更多扩展知识更好的理解人工智能技术，我让助理负责分享这套python系列教程，希望能帮到大家！由于这套python教程不是由我所写，所以不如我的人工智能技术教学风趣幽默，学起来比较枯燥；但它的知识点还是讲到位的了，也值得阅读！元组对象（tuple）基本上就是一个不可以改变的列表。就像列表一样，元组是序列，但是它具有不可
原创
2022-08-12 17:06:51
55阅读
为了丰富学员们的课外知识，老师让我们助理分享这套Python系列教程。由于Python教程并非老师所写，所以不如老师的AI教学风趣幽默，望大家见谅！想要学习AI技术的新朋友可以去www.captainbed.net。本公众号由助理负责运营，只免费分享课外知识，不回复任何私信。元组对象（tuple）基本上就是一个不可以改变的列表。就像列表一样，元组是序列，但是它具有不可变性，和字符串类似。从语法上讲
原创
2021-04-14 10:30:37
140阅读
一、机器学习的分类 监督学习指的是有大量训练样本，通过训练出一个模型来对测试样本进行分类。典型的有SVM、朴素贝叶斯分类。监督学习在训练样本时完全不考虑测试样本，仅仅根据训练样本的信息来训练分类模型。无监督指的是没有任何训练样本，直接根据测试样本集之间的内在相似性进行划分，典型的有K-means聚类。半监督学习位于两者之间，指的是
ftttttttttttttttttttttt
原创
2007-06-15 04:36:38
517阅读
Only three more months to go! So, what are you going to do after you graduate, Donna?
再有3个月就该中
原创
2013-04-19 09:52:43
435阅读
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# 如何实现“python 48取整100”
## 一、流程概述
在Python中，我们可以使用“//”运算符来进行整数除法，得到的结果为向下取整的整数。因此，要实现“48取整100”，我们只需要使用“48 // 100”即可。
以下是整个过程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ------------------- |
| 1 | 定义
原创
2024-06-24 05:14:05
29阅读
遍历和寻路算法1.并行广度优先搜索（BFS）功能：遍历树数据结构，通过扇出探索最近的邻居和他们的次级邻居。它用于定位连接，并且是许多其他图算法的前身。当树较不平衡或目标更接近起点时，BFS是首选。它也可用于查找节点之间的最短路径或避免深度优先搜索的递归过程。如何使用：广度优先搜索可用于在像BitTorrent这样对等网络中定位邻居节点，在GPS系统中精确定位附近的位置，在社交网络服务中在特定距离内
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2024-01-09 07:06:16
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一、CRC16校验码的使用 现选择最常用的CRC-16校验，说明它的使用方法。 根据Modbus协议，常规485通讯的信息发送形式如下： 地址 功能码 数据信息 校验码 1byte 1byte nbyte 2byte CRC校验是前面几段数据内容的校验值，为一个16位数据，发送时，低8位在前，高8为最后。 例如：信息字段代码为： 1011001，校验字段为：1010。 发送方：发出的
利用Echarts将后端获取的neo4j中的图谱数据显示在前端界面文章包括四部分内容： ①利用python创建图数据库 ②查询neo4j中所有的节点和关系并显示在前端 ③查询前端输入的节点，并显示该节点及其下一级节点以及他们之前的关系 ④将查询所有和查询单个合并一、利用python创建图数据库 1、启动neo4j 在cmd中输入neo4j.bat console 2、安装py2neo 在pycha
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2024-09-13 15:42:00
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