建立神经网络模型由于网易深度学习课程只有视频部分，配套的作业还没上线，故只得进行自我练习。课程共分为5个大部分，其中有三个大部分是连续的，剩下两个为补充部分，现笔者已经完成了第一大部分-神经网络和深度学习，为了更好的进行接下来的学习，必须保证这一基础部分完全掌握，所以就利用这一部分吴教授所提到的整个神经网络的构造方法，利用python语言，进行详尽的建模工作，让自己把这部分的知识学扎实。首先做出一
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2024-02-09 22:14:32
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二、对偶问题1、优化问题的类型（1）无约束优化问题： 求解方法：求取函数f(x)的导数，然后令其为零，可以求得候选最优值，再在这些候选值中验证；如果是凸函数，可以保证是最优解。（2）有等式约束的优化问题： 即把等式约束hi(x)用一个系数与f(x)写为一个式子，称为拉格朗日函数，而系数称为拉格朗日乘子。通过拉格朗日函数对各个
支持向量机(Support Vector Machine, SVM)于1995年被首次提出，在解决小样本、非线性及高维度模式识别模式中具有许多特有的优势。1、SVM的相关概念在介绍SVM之前需要了解一些相关概念。最优分类超平面：分类超平面方程中的参数有无穷多解，但最优分类超平面仅有一个，且应同时具备以下两个条件：（1）最近距离最远，距离超平面最近的样本到该超平面的间隔应尽可能得远；（2）等距：距离
向量空间模型（VSM：Vector Space Model）由Salton等人于20世纪70年代提出，并成功地应用于著名的SMART文本检索系统。把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算，并且它以空间上的相似度表达语义的相似度，直观易懂 VSM概念简单，把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算，并且它以空间上的相似度表达语义的相似度，直观易懂。当文档被表示为文档空间的向量，就可以通过
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2023-11-23 20:42:13
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# 初学者指南：如何用Python建立模型
作为一名刚入行的开发者，你可能对如何使用Python建立模型感到困惑。别担心，这篇文章将带你一步步了解整个过程。我们将从基本的流程开始，然后详细解释每一步需要做什么，以及需要使用的每一条代码。
## 流程概览
首先，让我们通过一个表格来了解整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 确定问题和目标 |
| 2 |
原创
2024-07-24 08:18:31
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# Python模型建立简介
Python是一种简单易学、功能强大的编程语言，被广泛应用于数据科学和机器学习领域。在Python中，我们可以使用各种库和框架来构建和训练各种机器学习模型。本文将介绍如何使用Python建立一个简单的线性回归模型。
## 什么是线性回归模型？
线性回归是一种用于建立连续数值预测模型的方法。它通过寻找最佳拟合线来建立自变量（输入）和因变量（输出）之间的关系。线性回
原创
2023-08-01 17:08:27
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一、什么是模块？Python 模块(Module)，是一个 Python 文件，以 .py 结尾，包含了 Python 对象定义和Python语句。（模块能定义函数，类和变量，模块里也能包含可执行的代码。）简单的说：模块就是包含函数（对象）的文件。二、为什么要创建模块？首先，直接回答这个问题，为什么要创建和使用模块？———为了更好的共享代码，即为了代码的重用。当然我们可以在代码基中需要的地方通过复
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2023-08-09 15:46:08
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深度学习框架搭建模版 文章目录深度学习框架搭建模版一、框架搭建四部曲1.导入包2.定义类和函数3.定义网络层4.实例化网络二、完整代码三、运行结果 一、框架搭建四部曲1.导入包首先是导入包因为使用的是pytorch框架所以倒入torch相关包，summary是可以获得自己搭建模型的参数、各层特征图大小、以及各层的参数所占内存的包作用效果如p2；安装方法：pip install torchsumma
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2023-09-14 23:50:07
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# 向量空间模型与Python实现
向量空间模型（Vector Space Model，VSM）是一种用于信息检索（Information Retrieval）和文本挖掘（Text Mining）的数学模型，广泛应用于搜索引擎、文本分类和推荐系统。该模型将文本表示为向量，使得我们能够通过计算向量之间的距离或相似度进行文本的比较和检索。
## 向量空间模型的基本原理
在向量空间模型中，文本被表
# Python 向量空间模型的科普介绍
在自然语言处理 (NLP) 和信息检索领域中，向量空间模型（Vector Space Model，VSM）是一种流行的文本表示方法。它通过将文本转换为向量的形式，使得计算机能够更好地理解和处理文本信息。接下来，我们将深入了解向量空间模型的基本概念，并通过Python代码示例展示其实现过程。
## 什么是向量空间模型？
向量空间模型是一种用于表示文本数
原创
2024-09-14 04:48:42
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论文名和编号摘要/引言相关背景和工作论文方法/模型实验(数据集)及分析(一些具体数据)未来工作/不足是否有源码问题原因解决思路优势 基于词语关系的词向量模型文章编号：1003-0077（2017）03-0025-071.目前的自然语言处理中对于词向量的训练模型大多基于浅层的文本信息，没有充分挖掘深层的依存关系。2.one-hot
除了在Matlab中使用PRTools工具箱中的svm算法，Python中一样可以使用支持向量机做分类。因为Python中的sklearn库也集成了SVM算法，本文的运行环境是Pycharm。一、导入sklearn算法包 Scikit-Learn库已经实现了所有基本机器学习的算法，具体使用详见官方文档说明：http://scikit-learn.org/stable/auto_exampl
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2023-09-04 20:03:16
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上节课咱们主要介绍了逻辑回归，以输出几率的形式来处理二分类问题。咱们介绍了逻辑回归的Cost function表达式，并使用梯度降低算法来计算最小化Cost function时对应的参数w和b。经过计算图的方式来说述了神经网络的正向传播和反向传播两个过程。本节课咱们未来探讨Python和向量化的相关知识。web1. Vectorization深度学习算法中，数据量很大，在程序中应该尽可能减小使用l
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2024-01-30 19:56:46
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一、词向量 词向量的表示方法： 1、one-hot representation，就是用一个很长的向量来表示一个词，向量的长度为词典的大小，向量的分量只有一个 1，其他全为 0， 1 的位置对应该词在词典中的位置。但这种词表示有两个缺点：（1）容易受维数灾难的困扰，尤其是将其用于 Deep Learning 的一些算法时；（2
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2023-07-04 15:50:21
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# 使用 FAISS 向量化文档的指南
在当今信息爆炸的时代，如何有效地从大量文档中提取有用信息是一个关键问题。为了解决这个问题，Facebook 研究院开发了 FAISS（Facebook AI Similarity Search）库，它提供了一种高效的方式来进行相似度搜索和聚类。在本文中，我们将探讨如何使用 FAISS 向量化文档，并提供相应的代码示例。同时，我们将展示序列图和类图，以帮助更
# Python无法建立模型：原因、技巧与示例
在机器学习和数据科学领域，Python广泛用于建立各种模型。然而，出现“无法建立模型”的情况也时有发生，可能是由于多种原因，包括数据问题、库的使用方法不当，或模型选择错误等。本文将探讨造成这一问题的常见原因，并提供一些解决方案和示例代码。
## 一、常见的模型建立问题
### 1. 数据问题
在建立模型之前，数据是最重要的基础。数据问题通常包
# 使用Python建立AIC模型的简明指南
在数据科学和机器学习的领域中，准确性、复杂性以及模型的解释性是我们进行模型选择时必须考虑的三个主要因素。AIC（赤池信息量准则，Akaike Information Criterion）提供了一种衡量统计模型的相对质量的方法。通过考虑模型的复杂性和枢纽的拟合度，AIC帮助我们选择最佳模型。
## 什么是AIC？
AIC是由日本统计学家赤池弘次提出
原创
2024-09-07 04:51:06
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# 使用 Python 建立 SARIMA 模型的详细指南
在时间序列分析中，SARIMA（季节性自回归积分滑动平均模型）是一种强大的模型，用于预测带有季节性周期的数据。本文将带您逐步学习如何在 Python 中建立一个 SARIMA 模型。
## 整体流程
以下是建立 SARIMA 模型的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 导入必要的库 | 准备
# 用Python建立LSTM模型
在深度学习领域，长短期记忆网络（LSTM）是一种非常流行的神经网络结构，它能够处理时间序列数据，并且能够捕捉到数据中的长期依赖关系。在本文中，我们将介绍如何使用Python语言来建立LSTM模型。
## LSTM模型简介
LSTM模型是一种特殊的循环神经网络（RNN），它能够解决传统RNN在处理长序列数据时出现的梯度消失或梯度爆炸问题。LSTM模型通过引入
原创
2024-07-23 11:44:57
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线性回归和逻辑回归是当今最受欢迎的两种机器学习模型。本文将教你如何使用scikit-learn库在Python中创建、训练和测试你的第一个线性、逻辑回归机器学习模型，本文适合大部分的新人小白。线性回归机器学习模型1.要使用的数据集由于线性回归是我们在本文中学习的第一个机器学习模型，因此在本文中，我们将使用人工创建的数据集。这能让你可以更加专注于学习理解机器学习的概念，并避免在清理或处理数据上花费不
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2023-07-04 22:59:18
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