11月学习总结单例模式只能创建一个对象# 单例模式
class A:
__isinstace = None
def __init__(self):
print('init')
# __new__方法是为对象在内存中开辟内存空间，__init__是为该空间封装属性
def __new__(cls, *args, **kwargs):
p
title: 机器学习实战（八） date: 2020-04-20 09:20:50 tags: [线性回归, 岭回归, 最小二乘法] categories: 机器学习实战预测数值型数据：回归分类的目标变量是标称型数据，而回归是对连续性数据做出预测。用线性回归找到最佳拟合直线线性回归优点：结果易于理解，计算上不复杂
缺点：对非线性的数据拟合不好
适用数据类型：数值型和标称型数据回归的目的是预测数值
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2024-08-27 17:15:39
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了解鲍鱼数据数据来源https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Abaloneimport pandas as pd
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
abalone=pd.read_csv("abalone_dataset.csv")
abalone.head() 观察sex列的取值分布情况 对
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2024-01-19 23:17:28
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PyTorch实战LSTM新闻分类开源项目地址：https://github.com/ljyljy/Text_classification_of_THUCNews 数据集和代码都在其中，代码含有很多注解，可以跟随Debug看一下代码运行逻辑。 文章目录PyTorch实战LSTM新闻分类运行数据输入解读项目代码解读 运行你需要安装tensorboardX，安装方法：你需要先安装tensorboard
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2023-09-14 12:56:09
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2.4 基于因素变量的实数值预测：鲍鱼的年龄探测未爆炸的水雷数据集的工具同样可以用于回归问题。在给定物理测量值的情况下，预测鲍鱼的年龄就是此类问题的一个实例。鲍鱼的属性中包括因素属性，下面将说明属性中含有因素属性后与上例有什么不同。鲍鱼数据集的问题是根据某些测量值预测鲍鱼年龄。当然可以对鲍鱼进行切片，然后数年轮获得鲍鱼年龄的精确值，就像通过数树的年轮得到树的年龄一样。但是问题是这种方法代价比较大，
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2024-01-16 15:28:13
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Pytorch搭建网络模型-ResNet一、ResNet的两个结构首先来看一下ResNet和一般卷积网络结构上的差异：图中上面一部分就是ResNet34的网络结构图，下面可以理解为一个含有34层卷积层的CNN，它们的差异就在于是否存在箭头。而这个箭头就是ResNet的特殊结构之一：shortcut（Residual的组成部分）；另一个结构就是Batch Normalization(BN，批量归一化
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2023-09-27 08:14:50
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文本分类能做什么？ 识别垃圾邮件、情感分析、主题分类等文本分类在文本处理中是很重要的一个模块，它的应用也非常广泛，比如：垃圾过滤，新闻分类，词性标注等等。它和其他的分类没有本质的区别，核心方法为首先提取分类数据的特征，然后选择最优的匹配，从而分类。但是文本也有自己的特点，根据文本的特点，文本分类的一般流程为：预处理；文本表示及特征选择；构造分类器；分类。分类问题模型： 分类器 分类器是一个函数f，
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2023-08-11 22:07:53
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pytorch实现时频图多分类1.数据集导入2.网络层模块定义3.开始训练并输出训练集准确率及损失4.测试验证集准确率及损失5.将最后训练好的模型保存下来6.测试模型准确度如何将整个训练过程放在GPU上确定终端GPU可用确定训练过程是在GPU上进行1.通过任务管理器2. 在命令行中输入nvidia-smi -l n 1.数据集导入import torch
import torch.nn as n
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2023-08-11 12:58:25
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前言最近在b站发现了一个非常好的 计算机视觉 + pytorch 的教程，相见恨晚，能让初学者少走很多弯路。 因此决定按着up给的教程路线：图像分类→目标检测→…一步步学习用pytorch实现深度学习在cv上的应用，并做笔记整理和总结。up主教程给出了pytorch和tensorflow两个版本的实现，我暂时只记录pytorch版本的笔记。参考内容来自：up主的b站链接
up主将代码和ppt都放在
本文内容：以MNIST手写体分类数据集开始；构建一个简单的神经网络，并且追踪训练时的损失（loss）；在Fashion MNIST上使用Lenet架构进行分类；计算Fashion MNIST上的训练及测试环节的精度与损失；对结果使用图进行可视化 一、以MNIST手写体分类数据集开始；1）加载相关的包1 import torch
2 import torchvision
3 impor
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2023-06-15 08:42:06
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提示：本文第二部分为代码实现 文章目录第二章：Pytorch框架构建残差神经网络(ResNet)前言一、残差网络（ResNet）简介1.背景介绍2.提出ResNet的原因3.关键技术3.残差网络结构特点二、代码实现一个简单Residual Block1.导入相关数据包2.定义ResnetbasicBlock类，实现一个简单block3.展示ResNet34网络架构本文代码 前言 神经网络模型想取
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2023-10-12 16:36:50
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目录一、torch和torchvision1、torchvision.datasets2、torchvision.models3、torchvision.transforms4、torchvision.utils二、MNIST手写数字识别1、获取MNIST训练集和测试集2、数据装载3、数据预览4、构建卷积神经网络模型5、对模型进行训练和参数优化6、对训练模型进行保存和加载7、MNIST手写数字识别
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2023-09-08 19:01:38
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神经网络学习小记录59——Pytorch搭建常见分类网络平台（VGG16、MobileNetV2、ResNet50）学习前言源码下载分类网络的常见形式分类网络介绍1、VGG16网络介绍2、MobilenetV2网络介绍3、ResNet50网络介绍a、什么是残差网络b、什么是ResNet50模型分类网络的训练1、LOSS介绍2、利用分类网络进行训练a、数据集的准备b、数据集的处理c、开始网络训练
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2023-09-15 23:19:50
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文章目录前言一、数据准备1.1 导入外部数据，构造Dataset类1.2 DataLoader函数装载自定义Dataset二、构建VGG神经网络模型2.1 定义模型结构2.1 定义损失函数和优化器三、训练和测试神经网络模型3.1 定义训练网络3.2 定义测试网络四、主函数和参数配置4.1 主函数4.2 参数配置（自行练习） 前言利用Pytorch构建VGG分类网络，对MNIST（60000张1
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2023-08-31 21:54:49
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一、什么是PyTorch? PyTorch是一个python库，主要提供了两个高级功能：GPU加速的张量计算构建在反向自动求导系统上的深度神经网络 1.用来定义数据 &nb
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2023-09-27 22:27:37
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作者 | Jose Nieto 翻译 | Jeffery26 校对 | 酱番梨 审核 | 酱番梨 整理 | 立鱼王 查看第一部分，请戳>>手把手教你用PyTorch实现图像分类器（第一部分） 回
鲍鱼年龄预测一、背景与目标鲍鱼的生长在贝类家族中属于比较慢的种类.从受精卵开始,长到商品规格6-8厘米,通常需要1-4年甚至更长时间.以我国的皱纹鲍为例,大约需要近3年的生长才能达到7厘米左右.鲍鱼的生长速度随年龄的增长呈下降趋势.鲍鱼壳在生长过程中会留下类似树木年轮的生长纹.生长纹的明显与否,与其所处环境季节和摄食饵料的种类有关.在生长快速的季节,生长纹明显,距离较宽;在生长缓慢的季节则相反,生
深度学习框架Pytroch系列注：大家觉得博客好的话，别忘了点赞收藏呀，本人每周都会更新关于人工智能和大数据相关的内容，内容多为原创，Python Java Scala SQL 代码，CV NLP 推荐系统等，Spark Flink Kafka Hbase Hive Flume等等~写的都是纯干货，各种顶会的论文解读，一起进步。 这个系列主要和大家分享深度学习框架Pytorch的各种api，从基础
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2023-08-04 22:38:57
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pytorch入门3.0构建分类模型再体验（准备数据）pytorch入门3.1构建分类模型再体验（模型和训练）pytorch入门3.2构建分类模型再体验（批处理）
在分类模型中，我们使用的神经网络模型其实跟回归模型中的差不多，但是这里我们输入的是两个数（数值对），输出也是两个数，分类0或者分类1的概率。在最终输出的时候我们使用了softmax函数对输出进行概率化表示，就是使得分类0和分类1的概率之
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2024-02-20 17:20:31
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文章目录0 前言1 加载和规范化CIFAR102 定义一个卷积网络3 定义损失函数和优化器4 训练网络5 测试网络6 在GPU上训练模型参考资料 0 前言 TRAINGING A CLASSIFIER 这篇教程很清楚的描述了如何使用PyTorch训练一个用于图像分类的卷积网络模型。这里记录一下，学习一波写法，供以后查阅，自己跑的项目在github上，稍微修改了一下训练策略，能使分类精度从53%
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2023-12-14 22:22:23
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