作者：张俊红我的2020总结，戳图片，留言抽大奖大家好，我是老表～本篇介绍机器学习众多算法里面最基础也是最“懒惰”的算法——KNN（k-nearest neighbor）。你知道为什么是最懒的吗？01|算法简介：KNN是英文k-nearest neighbor的缩写，表示K个最接近的点。该算法常用来解决分类问题，具体的算法原理就是先找到与待分类值A距离最近的K个值，然后判断这K个值中大部分都属于
1、学习率设置策略Pytorch 已经实现了两种方法：「torch.optim.lr_scheduler.CyclicLR」和「torch.optim.lr_scheduler.OneCycleLR」。参考文档：https://pytorch.org/docs/stable/optim.html2、dataloader中使用多个worker和页锁定内存当使用 torch.utils.data.Da
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2023-08-05 21:24:02
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# 使用 PyTorch 实现 KNN
KNN（K-Nearest Neighbors）是一种简单且有效的分类算法。今天，我们将通过使用 PyTorch 来实现 KNN。本文将向你展示如何一步步实现 KNN，包括必要的代码和详细的注释。
## 流程概述
以下是实现 KNN 的流程：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-10-13 05:39:40
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# 实现 GCN KNN PyTorch
## 介绍
在这篇文章中，我将教你如何使用 PyTorch 实现 GCN（Graph Convolutional Network） KNN（K-Nearest Neighbors）模型。GCN 是一种用于图数据的半监督学习方法，它能够对节点进行分类和属性预测。KNN 则是一种无监督学习方法，用于寻找样本之间的相似性。通过结合这两种方法，我们可以进一步提升
原创
2023-08-30 15:00:31
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1.范数（norm）的简单介绍概念：距离的定义是一个宽泛的概念，只要满足非负，自反，三角不等式就可以称之为距离。范数是一种强化了的距离概念，它在定义上比距离多了一条数乘的运算法则。有时候为了便于理解，我们可以把范数当作距离来理解。在数学上，范数包括向量范数和矩阵范数，向量范数表征向量空间中向量的大小，矩阵范数表征矩阵引起变化的大小。一种非严密的解释就是，对应向量范数，向量空间中的向量都是有大小的，
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2024-09-13 16:45:22
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# 使用 PyTorch 实现 KNN（K-Nearest Neighbors）
KNN 是一种简单而有效的机器学习算法，它的原理是通过计算样本之间的距离来分类和回归。在这篇文章中，我们将一起学习如何在 PyTorch 中实现 KNN。我们将按步骤分解整个过程，并使用代码示例来深入理解每一个步骤。以下是整个流程的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
1、KNN分类算法KNN分类算法（K-Nearest-Neighbors Classification），又叫K近邻算法，是一个概念极其简单，而分类效果又很优秀的分类算法。他的核心思想就是，要确定测试样本属于哪一类，就寻找所有训练样本中与该测试样本“距离”最近的前K个样本，然后看这K个样本大部分属于哪一类，那么就认为这个测试样本也属于哪一类。简单的说就是让最相似的K个样本来投票决定。这里所说的距离
这两天在学习怎么对网络的两个输出f1，f2，分别得到两个权重值w1，w2，然后做一个自适应的加权融合，得到最终的结果Q。在网上百度，发现了这个函数的使用nn.Parameter（），从而记录一下。 1、含义解读：讲的很清楚，引用！ Parameter：参数。在做神经网络的训练时，其实就是训练一个模型，这个模型就是去学习一个函数，这个函数可以准确的学习到我们想要到的东西，比如正确的对物体进行分类。函
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2023-10-19 07:26:04
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本文中的RNN泛指LSTM，GRU等等CNN中和RNN中batchSize的默认位置是不同的。 CNN中：batchsize的位置是position 0. RNN中：batchsize的位置是position 1.在RNN中输入数据格式：对于最简单的RNN，我们可以使用两种方式来调用,torch.nn.RNNCell(),它只接受序列中的单步输入，必须显式的传入隐藏状态。torch.nn.RNN(
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2024-03-11 11:35:15
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（1）kNN算法_手写识别实例——基于Python和NumPy函数库1、kNN算法简介kNN算法，即K最近邻(k-NearestNeighbor)分类算法，是最简单的机器学习算法之一，算法思想很简单：从训练样本集中选择k个与测试样本“距离”最近的样本，这k个样本中出现频率最高的类别即作为测试样本的类别。下面的简介选自wiki百科：http://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%9
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2024-08-28 11:55:50
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一、CNN的结构输入层---->[卷积层*N---->池化层]*M---->全连接层二、卷积、池化和训练卷积运算过程： 以为5* 5的image和 3* 3的filter，stride=1，Relu为激活函数，为例。 feature_map中第一个元素的计算公式： feature_map[0][0]=Relu(1 * 1+1 * 0+1 * 1+0 * 0+1* 1+1 * 0+
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2024-01-11 19:42:50
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使用的数据集Kaggle Cats and Dogs Dataset基于机器学习的动物图像分类处理基于机器学习的动物图像分类是一种利用机器学习算法和技术来自动识别和分类不同动物图像的方法。该方法可以通过训练一个机器学习模型来学习动物的特征和模式，并根据这些特征和模式来判断输入图像属于哪种动物。动物图像分类通常包括以下步骤：1.数据收集：收集包含不同动物类别的大量图像数据集，这些图像数据集应涵盖各
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2024-08-23 08:39:14
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PyTorch是一个基于Python的科学计算包，主要针对两类场景：作为NumPy的替代品，可以利用GPU的性能进行计算作为一个深度学习的研究平台，提供了最大的灵活性和速度下面是一个简单的PyTorch快速入门教程：安装PyTorch首先需要安装PyTorch，可以使用以下命令进行安装：pip install torch torchvision
张量（Tensors）张量是PyTorch的基本数据
原创
2023-05-09 09:48:01
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实现简单图像分类器1. 数据加载1.1 常用公共数据集加载1.2 私人数据集加载方法2. 定义神经网络3. 定义权值更新与损失函数4. 训练与测试神经网络5. 神经网络的保存与载入 本篇博客的目标是实现一个简单的图像分类器, 本篇博客主要分为以下几个步骤：数据的加载与归一、定义神经网络、定义损失函数、训练与测试神经网络以及神经网络存储与读取。 1. 数据加载数据加载就是把训练数据导入到神经网络
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2023-10-17 22:21:18
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step1：安装anacoda 下载地址bash Anaconda3-2018.12-Linux-x86_64.shstep2：按照官网的方法安装pytorch在这里插入图片描述conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch在此期间你会发现特别的慢，慢也就算了主要它还老安装不成功，出现的错误见我的另一...
原创
2021-08-12 22:16:59
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进入页面：https://pytorch.org/resources 根据自己具体情况，选择合适的内容。比如吾pip3 install torch torchvision
原创
2022-02-04 14:42:43
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# 快速安装 PyTorch
PyTorch 是一个基于 Python 的科学计算框架，提供了强大的数据结构和工具，可以用于构建和训练深度学习模型。本文将介绍如何快速安装 PyTorch，并提供一些代码示例。
## 安装 PyTorch
安装 PyTorch 可以分为两个步骤：安装 Python 和安装 PyTorch 库。
### 安装 Python
首先，我们需要安装 Python。
原创
2023-10-29 08:38:25
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进入页面：https://pytorch.org/resources 根据自己具体情况，选择合适的内容。比如吾pip3 install torch torchvision
原创
2021-08-06 14:41:32
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在使用电脑的时候，都是避免不了要在电脑上安装下载加速工具的，因为要下载各种文件，为了提高工作效率，所以都是需要第三方加速工具的。网络上提供给用户选择的下载工具也是多种多样，所带来的用户体验也是有着较大的差异性，接下来小编就从静默下载、识别文件名、下载分类这三大特色功能测评，在Win 10 64位的环境中来比较Internet Download Manager(简称：IDM)、MiniGet和Fre
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2024-09-13 12:37:56
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目录Dataset类代码实战TensorBoard的使用Transforms的使用常见的Transformstorchvision中数据集的使用Dataloader的使用神经网络的基本骨架nn.module卷积操作卷积层池化层非线性激活层线性层Sequential损失函数与反向传播优化器现有网络模型的使用及修改网络模型的保存与读取完整的模型训练套路利用GPU训练完整的模型验证套路 本文参考：ht
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2023-08-08 14:32:27
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