20210203 直接用pycharm 自带20201215 直接装不上情况下 先下载安装文件 再安装line_profiler使用装饰器(@profile)标记需要调试函数.用kernprof.py脚本运行代码,被选函数每一行花费cpu时间以及其他信息就会被记录下来。安装pip3 install Cpython pip3 install Cython git+https://github
转载 2023-12-21 06:13:26
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线性回归学习目标掌握线性回归实现过程应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预测知道回归算法评估标准及其公式知道过拟合与欠拟合原因以及解决方法知道岭回归原理及与线性回归不同之处应用Ridge实现回归预测应用joblib实现模型保存与加载2.1 线性回归简介1 线性回归应用场景房价预测销售额度预测贷款额度预测举例:2 什么是线性回归2.1 定义与公式线性回归
RNN神经网络和基于Pytorch实践本文主要讲述了RNN循环神经网络基本原理和利用pytorch进行序列生成实践,原理部分主要参考 ,实践部分主要参考 是《深度学习原理和Pytorch实战》。在这里向作者表示感谢。本文主要包含以下三个部分RNN问题引入RNN基本原理说明基于pytorch实现RNN序列生成任务1、RNN问题引入1.1 序列生成问题对于一段给定文本,一
在这篇博文中,我将记录如何使用PyTorch实现线性注意力(Linear Attention)过程。这是一种可以在减少计算复杂度同时维持注意力模型效果方法。 首先,我们理解一下背景。在很多NLP任务中,传统自注意力机制导致计算复杂度非常高,尤其是在处理长序列时。为了解决这个问题,我们需要一种更有效注意力计算方式。这里,我将利用四象限图来展示传统自注意力与线性注意力之间对比。 ``
原创 6月前
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常用内置函数为了编程高效和代码简洁,我们常常会使用一些内置函数。这些函数可以帮助我们减少繁琐自定义函数、循环、判断等硬编码操作,让代码看起来更简洁舒适,运行效率更高,有牛批克拉斯感觉。 太过基础python语法不再赘述,直接操练起来。在学习内置函数之前,先来看一个表达式—— lambda。实际上就是定义一个匿名函数首先定义一个常规函数# 实现一个简单线性方程 def linear_e
首先声明下,这篇博客不是讲解 Pytorch 内部细节文章,更多是宏观上讲解,希望读者可以站在 前人肩膀上看清 Pytorch框架组成,同时希望读者可以走更远 文章目录1、Pytorch 核心模块1.1 torch 模块1.2 torch.Storage1.3 torch.Tensor 张量torch.tensor & torch.TensorVariable (已抛弃)1.4
# 实现MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks ## 简介 MobileNetV2是一个轻量级神经网络模型,旨在实现高效移动端图像分类和目标检测。它采用了Inverted Residuals和Linear Bottlenecks结构,以减少参数数量和计算量,同时保持良好性能。本文将介绍如何实现MobileNetV2,并
原创 2023-07-06 14:02:51
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<linear-gradient> = linear-gradient([ [ <angle> | to <side-or-corner> ] ,]? <color-stop>[, <color-stop>]+)<side-or-corner> = [left | right] || [top | bottom]<color-stop> = <color> [ <length> | <perce
原创 2023-03-01 19:18:24
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函数优化:先进行单线程优化(用line profiler),再进行多进程优化line_profiler使用关于安装中出现错误,参见这个lineprofiler安装错误 line_profiler作用是得到程序每一行执行所使用时间。from line_profiler import LineProfiler lp = LineProfiler()# 把函数传递到性能分析器 lp_wrappe
转载 2024-08-13 17:53:16
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# Python线性回归与画图基础 线性回归是一种基本统计分析方法,它用于建立输入特征与输出结果之间线性关系。无论是在经济学、医学还是机器学习中,线性回归都扮演着重要角色。本文将介绍如何使用Python进行线性回归,并通过图形化方式展示结果。 ## 1. 什么是线性回归 线性回归试图通过最小化预测值与实际值之间差异,找到一个线性方程。通常,这个方程形式为: $$ y = β_0
原创 2024-09-14 03:43:22
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# 如何实现Python中sRGB转换为linear ## 1. 流程 首先,我们来看一下整个转换流程,可以用以下表格展示: | 步骤 | 动作 | |------|--------------------| | 1 | 导入必要库 | | 2 | 定义sRGB转线性函数 | | 3 | 调用函数进行转换 | ## 2.
原创 2024-06-28 06:42:56
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# 实现Pythonlinear_kernel函数 ## 概述 在本文中,我将教你如何实现Pythonlinear_kernel函数。linear_kernel函数是一个用于计算线性核函数函数,它可以在支持向量机(SVM)等机器学习算法中使用。我将按照以下步骤来教你实现这个函数: 1. 理解线性核函数概念 2. 导入必要库和数据 3. 编写linear_kernel函数代码 4
原创 2023-12-12 03:58:27
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线性回归(Linear Regression with One / Multiple Variable)定义符号(Symbol Definition)m = 数据集中训练样本数量n = 特征数量x = 输入变量 / 特征y = 输出变量 / 目标变量(x, y) 表示一个训练样本\(x^{(i)}\)\(x_j^{(i)}\)假设函数(Hypothesis Function)以下所有 \(x_
先看一个例子: >>> ipaddr = 10.122.19.10 SyntaxError: invalid syntax >>> ipaddr = "10.122.19.10" >>> ipaddr.strip() '10.122.19.10' >>> ipaddr = '10.12
# 如何在 Python实现线性回归(Linear Regression) 线性回归是一种用于预测和分析数据建模技术。在这篇文章中,我们将通过一个简单示例教你如何在 Python实现线性回归。我们将使用 `scikit-learn` 库,这是一个非常流行且易于使用机器学习库。 ## 流程概述 在实际操作中,我们可以将实现线性回归过程分为以下几个步骤: | 步骤 | 描述 |
原创 8月前
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Linear Regression总结 作者:洞庭之子(2013年11月) 关于linear regression,Andrew Ng老师课程中介绍了两种方法:gradient descent(梯度下降法)和normal equation,《机器学习实战》中直接使用normal equation及其改进方法,本文记录对着两种方法学习笔记。 第一部分,Gradie
转载 1月前
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直接就进入代码环节了哈!由于我在pycharm 上写代码有点长,展示结果有点很多。为了给各位看清楚,就分段进行展示程序和结果这是头文件需要库import numpy as np import pandas as pd import statsmodels.api as sm import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model
转载 2023-06-20 16:14:58
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# For summarizing a set of vectors into a single vectorclass LinearSelfAttn(nn.Module): """Self attention over a sequence: * o_i = softmax(Wx_i) for x_i in X. """ def __init__(self, input_
原创 2022-07-19 12:09:35
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# AES 具体实现 Python ## 简介 AES(Advanced Encryption Standard)是一种常用对称加密算法,被广泛应用于保护敏感数据安全传输和存储。在本篇文章中,我将教会你如何使用Python实现AES算法。 ## 整体流程 下面是实现AES算法大致步骤: | 步骤 | 描述 | | ---- | ---- | | 1. 导入所需库 | 导入`pycryp
原创 2023-11-19 15:24:33
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前两次呢,已经和大家讨论了关于Python数据可视化经典库matplotlib相关东东,已经介绍了plot()、scatter()、xlim()、ylim()、xlabel()、ylabel()和grid()这几个函数哦,下面呢,咱们继续前两节内容,继续和大家聊matplotlib库相关函数哦!好啦,那咱们就开始聊聊吧!用matplotlib库axhline()函数和axvline()函
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