目标知道如何使用Pytorch完成神经网络的构建知道Pytorch中激活函数的使用方法知道Pytorch中torchvision.transforms中常见图形处理函数的使用知道如何训练模型和如何评估模型1. 思路和流程分析流程：准备数据，这些需要准备DataLoader构建模型，这里可以使用torch构造一个深层的神经网络模型的训练模型的保存，保存模型，后续持续使用模型的评估，使用测试集，观察模
转载
2024-10-22 09:46:51
13阅读
0 前言在逻辑回归中添加多项式项，从而得到不规则的决策边界，进而对非线性的数据进行很好的分类。但是众所周知，添加多项式项之后，模型会变变得很复杂，非常容易出现过拟合。因此就需要使用正则化，且sklearn中的逻辑回归，都是使用的正则化。1 逻辑回归中使用正则化对损失函数增加L1正则或L2正则。可以引入一个新的参数 来调节损失函数和正则项的权重，如： 。（对于L1、
转载
2023-10-11 17:17:50
215阅读
全文共 26745 字，106 幅图表，
预计阅读时间 67 分钟。
0
引言
本文是 Python 系列的第十一篇Python 入门篇 (上)Python 入门篇 (下)数组计算之
转载
2023-10-16 21:41:52
881阅读
3.1 思考：完成深度学习的必要部分回顾我们在完成一项机器学习任务时的步骤，首先需要对数据进行预处理，其中重要的步骤包括数据格式的统一和必要的数据变换，同时划分训练集和测试集。接下来选择模型，并设定损失函数和优化函数，以及对应的超参数（当然可以使用sklearn这样的机器学习库中模型自带的损失函数和优化器）。最后用模型去拟合训练集数据，并在验证集/测试集上计算模型表现。深度学习和机器学
转载
2023-12-21 12:26:34
476阅读
学习目标（第一周）：了解和学习深度学习框架学习内容：了解主流深度学习框架的优势，特点以及应用场景搭建 pytorch框架初识stanford吴恩达教授深度学习课程学习时间：5.7~5.14学习产出：框架介绍近年来随着深度学习的发展，出现很多深度学习框架。比如TensorFlow，Pytorch，Keras，Chainer，Paddle飞浆等。 这些深度学习框架提供神经网络单元，损失函数和优化器，用
转载
2024-01-09 11:06:44
157阅读
# 使用PyTorch实现与Scikit-Learn类似的功能
在数据科学和机器学习中，Scikit-Learn和PyTorch是两个非常流行的库。Scikit-Learn主要用于传统机器学习任务，而PyTorch则是一个强大的深度学习库。本篇文章将带您一步步实现一个“PyTorch对应的Scikit-Learn版本”的过程，帮助您了解如何在PyTorch中实现常见的机器学习任务。
## 流程
目录安装sklearn的前提安装sklearn我经历过的错误 安装sklearn的前提scikit-learn介绍<-----这个网站里有介绍 由于scikit-learn存在依赖关系 :Python (>= 3.5) NumPy (>= 1.11.0) SciPy (>= 0.17.0) joblib (>= 0.11)所以在安装的时候，要注意各种库的版本，而且要
转载
2023-11-02 21:16:56
298阅读
# PyTorch与Scikit-Learn的结合：机器学习的基础与深度学习的应用
在机器学习的领域，Scikit-Learn和PyTorch是两个非常重要的库。Scikit-Learn，简称sklearn，主要用于数据挖掘和数据分析，其API简洁明了，适合快速构建传统的机器学习模型；而PyTorch是一个深度学习框架，便于构建神经网络并进行大规模的深度学习任务。本文将介绍这两个库的基本用法，并
原创
2024-09-27 05:09:14
108阅读
# Sklearn 和 PyTorch：机器学习的两种重要工具
在现代数据科学和机器学习的领域中，Scikit-Learn（通常称为sklearn）和PyTorch是两款备受欢迎的库。它们各具有独特的功能和优势，适用于不同的机器学习任务。本文将介绍这两者的基本概念、应用场景，并通过代码示例深入理解它们的使用方法。
## 1. Sklearn：经典机器学习的代表
Scikit-Learn是一个
# 基于 Scikit-learn 和 PyTorch 的机器学习入门
机器学习是近年来发展迅速的一个领域，应用广泛，从金融、医疗到互联网行业，都在不断推动着数据科学的发展。今天，我们将介绍两个重要的机器学习库：Scikit-learn 和 PyTorch，并通过示例代码帮助大家理解它们的使用。
## Scikit-learn简介
Scikit-learn 是一个非常受欢迎的 Python
# 使用PyTorch和Scikit-learn的基础教程
在机器学习和深度学习的现实应用中，PyTorch和Scikit-learn是两个不可或缺的库。PyTorch主要用于构建深度学习模型，而Scikit-learn则提供了众多经典机器学习算法的实现。在这一篇文章中，我将引导你完成如何结合这两个库进行模型训练和评估的流程。
## 流程概述
以下是实现的主要步骤：
| 步骤 | 内容
这个也是我们一直在思考的问题。这里我们不考虑深度学习，因为深度学习和传统机器学习的 workload 是完全不同的，传统机器学习一般会在整个数据集上做训练等工作，而深度学习主要是以 batch 为单位，所以深度学习的 pattern 是数据小、模型大。拿 Python 世界做机器学习最主流的库 scikit-learn(简称 sklearn) 来说，我们如果看它的代码，会发现绝大部分实现都是基于
转载
2023-12-27 16:58:27
134阅读
HyperLearn是一个基于PyTorch重写的机器学习工具包Scikit Learn，它的一些模块速度更快、需要内存更少，效率提高了一倍。专为大数据而设计，HyperLearn可以使用50％以下的内存，并在某些模块上运行速度提高50％以上。将支持GPU，并且所有模块都是并行化的。项目作者Daniel Han-Chen，毕业于澳大利亚新南威尔士大学，专注于AI、NLP和无监督机器学习的推荐和匹配
转载
2024-01-11 16:46:53
102阅读
1. sklearn简介 sklearn是机器学习中一个常用的python第三方模块，网址：http://scikit-learn.org/stable/index.html ，里面对一些常用的机器学习方法进行了封装，在进行机器学习任务时，并不需要每个人都实现所有的算法，只需要简单的调用sklearn里的模块就可以实现大多数机器学习任务。 库的算法主要有四类：分类
转载
2023-12-09 23:49:11
156阅读
# Scikit-learn与PyTorch的区别
在机器学习和深度学习的世界中，Scikit-learn和PyTorch是两个广泛使用的库。虽然它们都用于构建模型，但它们的设计理念、功能和适用场景存在显著差异。本文将对这两个库进行比较，并通过代码示例帮助读者理解它们各自的特点和优势。
## 一、库简介
### 1.1 Scikit-learn
Scikit-learn是一个用于数据挖掘和
主要用于个人项目的记录，经验仅供参考，保持开源的习惯，如有问题建议请反馈至我修改完善。方案一：C++绑定Python缘由python多用于深度学习算法的设计，c++多用于软件等设计。可以使用c++调用python脚本进行训练，但是在多次重复的训练和识别中，计算冗余过大，因此，希望可以通过c++调用python的模块或者函数，进行设计。可行性python自带了一个c的api，允许c c++程序进行调
Selective Kernel Networks论文：https://arxiv.org/abs/1903.06586?context=cs代码：https://github.com/pppLang/SKNet其灵感来源是，我们在看不同尺寸不同远近的物体时，视觉皮层神经元接受域大小是会根据刺激来进行调节的。那么对应于CNN网络，一般来说对于特定任务特定模型，卷积核大小是确定的，那么是否可以构建一
转载
2024-07-16 21:44:01
104阅读
过拟合、欠拟合及其解决方案训练误差（training error）和泛化误差（generalization error）。 通俗来讲，前者指模型在训练数据集上表现出的误差，后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集上的误差来近似。计算训练误差和泛化误差可以使用之前介绍过的损失函数，例如线性回归用到的平方损失函数和softmax回归用到的交叉熵损失函数。机器学习模型应
转载
2024-01-12 12:17:11
128阅读
1、深度学习与机器学习的关联：（1）相似处：流程相似
我们在完成一项机器学习任务时的步骤，首先需要对数据进行预处理，其中重要的步骤包括数据格式的统一和必要的数据变换，同时划分训练集和测试集。接下来选择模型，并设定损失函数和优化方法，以及对应的超参数（当然可以使用sklearn这样的机器学习库中模型自带的损失函数和优化器）。最后用模型去拟合训练集数据，并在验证集/测试集上计算模型表现。损失函数和优化
转载
2024-05-24 22:22:50
215阅读
由于疫情学校还不让回去，只能在家对着这台笔记本折腾，搭建环境就要了我半条命，虽然网上有好多傻瓜级教程，也覆盖不了每个人会遇到的各种各样的情况，小白有许多问号，或许是很简单的问题，可没人指导就是弱小无助又委屈。回顾一下这曲折坎坷的经历。我为了学python直接下载了python3.8，用它自带的IDLE跑了一些简单的实验熟悉语法，后来想着要用正规一点的吧，考虑自己以前就有VisualStudio20
转载
2023-12-23 08:05:44
67阅读
