本文概述在此, 我们简要介绍了如何实现基于机器学习的算法, 以训练线性模型来拟合一组数据点。为此, 无需具备任何深度学习的先验知识。我们将从讨论监督学习开始。我们将讨论监督学习的概念及其与之的关系。机器学习机器学习是AI的一种应用。机器学习(ML)使系统能够借助经验自动学习和改进。 ML专注于计算机程序的开发, 该程序可以访问数据并将其用于自身学习。学习的过程始于数据或观察, 例如示例, 说明或直
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2024-08-17 10:41:24
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目录前言一、获取和读取数据集二、数据集预处理三、训练模型四、K折交叉验证五、模型选择六、预测并正在kaggle提交结果 前言这是pytorch学习的小实践，这个比赛的数据用了79个解释性变量（几乎）描述了爱荷华州埃姆斯市住宅的方方面面，从而预测房价最终价格。一、获取和读取数据集1_导入# 不导入会产生的问题参考：
import os
os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_O
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2024-02-02 13:51:54
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使用PyTroch搭建LSTM预测时间序列时间序列就是以时间为自变量的一系列数据。例如, 24小时的温度,各种产品一个月的价格变动, 一个公司一年的股票价格。 现在前沿深度学习模型比如LSTM能够捕捉时间序列的规律，因此可以用来预测数据未来的趋势。在这篇文章中，你可以了解到如何使用LSTM深度学习算法使用时间序列来预测未来。数据集我们将会使用的数据来自Python Seaborn包。首先，我们先导
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2023-08-08 09:28:37
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史上最简单、实际、通俗易懂的PyTorch实战系列教程！（新手友好、小白请进、建议收藏）手把手教你搭建PyTorch神经网络进行气温预测数据集：链接：https://pan.baidu.com/s/1BFGTUu19-TsUqxrJb9qqxA 提取码：seua1、导入需要用到的库import numpy as np
import pandas as pd
import matplotl
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2023-12-27 06:53:33
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链路预测是网络科学里面的一个经典任务，其目的是利用当前已获取的网络数据（包含结构信息和属性信息）来预测网络中会出现哪些新的连边。本文计划利用networkx包中的网络来进行链路预测，因为目前PyTorch Geometric包中封装的网络还不够多，而很多网络方便用networkx包生成或者处理。环境配置首先，安装一个工具包，DeepSNAP。这个包提供了networkx到PyTorch Geome
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2023-08-28 10:48:03
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本篇博客是我学习博主写的pytorch的ssd的博客后写的。 侵删这篇博客将要讲述ssd的预测效果与预测过程是怎么实现的# Adapted from https://github.com/Hakuyume/chainer-ssd
def decode(loc, priors, variances):
boxes = torch.cat((
#首先计算先验框调整之后的中心的位
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2023-11-18 13:56:54
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PyTorch实例：预测房价准备数据模型设计训练预测 这个实例问题是：假如有历史房价数据，我们应如何预测未来某一天的房价？针对这个问题，我们的求解步骤包括：准备数据、设计模型、训练和预测。 准备数据我们需要找到真实的房价数据来进行拟合和预测。简单起见，我们也可以人为编造一批数据，从而重点关注方法和流程。首先，我们编造一批时间数据。假设我们每隔一个月能获得一次房价数据，那么时间数据就可以为0,
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2024-06-05 23:27:18
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时间序列预测任务PyTorch数据集类——TimeSeriesDataSet 类详解当进行时间序列预测或时间序列分析时，通常需要对数据进行预处理和转换以提高模型的效果和准确性。TimeSeriesDataSet 类是为这些目的而创建的 PyTorch 数据集类，提供了一些自动化的功能，使得预处理和转换变得更加方便和高效。该类可以用于多种时间序列预测任务，例如预测股票价格、交通流量、能源消耗等。Py
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2023-08-12 20:11:53
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时间序列数据，顾名思义，是一种随着时间改变的数据。例如，24小时气温数据，一个月得分产品价格数据，某一公司股票价格年度数据。高级深度学习模型，比如长短期记忆网络（LSTM），能够捕获到时间序列数据中的变化模式，进而能够预测数据的未来趋势。在这篇文章中，你将会看到如何利用LSTM算法来对时间序列数据进行预测。在我早些时候的文章中，我展示了如何运用Keras库并利用LSTM进行时间序列分析，以预测未来
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2024-02-20 18:15:31
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前言为了使得自己的知识成为体系，首先明确一点，知识不需要去记忆，有个印象即可，不记得就去百度，重要的是锻炼思维以及编程能力（拿到问题如何解决问题的能力。）那么，从这个时间点开始，便开始首先搞定基础，python基础已经有了，接着就是深度学习框架pytorch的基础，所有的基础我们都不去纠结它里面有什么东西，找一个问题，去解决，干就完事了，重要的是训练解决问题的能力。好了，废话，就这么多了。一般来说
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2024-04-13 10:51:54
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我很喜欢的一句话 “在某种形式上，机器学习就是做出预测。” 突出了概率论于机器学习的重要性。Pytorch官方是这样描述 torch.distributions 这个方法模块的：The distributions package contains parameterizable(可参数化的) probability distributions and sampling functions(抽样函数
损失函数可以分为三类：回归损失函数、分类损失函数和排序损失函数1、L1 loss计算实际值和预测值之间的绝对值之和的平均值。y表示标签，pred表示预测值。（回归问题），当目标变量的分布具有异常值时，即与平均值相差很大的值，它被认为对异常值具有很好的鲁棒性。import torch
def lossTest():
input=torch.randn(3,5,requires_grad=Tr
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2023-11-14 13:56:58
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银行股价预测——基于pytorch框架RNN神经网络任务目标数据来源完整代码流程分析1.导包2.读入数据并做预处理3.构建单隐藏层Rnn模型4.设计超参数，训练模型5.加载模型，绘图查看模型效果 任务目标基于csv数据，建立RNN模型，预测股价数据来源自己切割的一份股价数据，无需付费直接下载，链接如下：数据集下载完整代码首先贴上完整代码，可自行理解，下文慢慢解读import pandas as
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2023-10-28 14:30:32
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常见的学习种类 线性回归，最简单的y=wx+b型的，就像是调节音量大小。逻辑回归，是否问题。分类问题，是猫是狗是猪最简单的线性回归y=wx+b目的：给定大量的（x,y）坐标点，通过机器学习来找出最符合的权重w和偏置b损失指的是每个点进行wx+b-y然后平方累加，是用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度。根本的方法是首先要给出人工设定初始的w和b值，然后计算损失对于w和对于b的
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2023-07-04 19:52:05
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前言在Pytorch环境下搭建多层神经感知机，实现对数据的预测。本文提供的数据为两组RGB值，一组是纯色图像的RGB。另一组是在特定场景下拍摄的纯色图像的RGB数值。因为在特定的场景下，所以RGB值会被改变，现在要做的是如何利用网络，模拟“特定场景”。输入一组RGB值，让网络能够准确的预测同样场景下RGB值的改变。一、多层神经感知机是什么？ 多层感知机（MLP，Multilayer Percept
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2023-07-04 17:17:50
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首先，我们需要准备数据。对于剩余寿命预测问题，我们需要有一些历史数据来训练我们的模型，并且需要一些测试数据来验证模型的性能。假设我们有一个包含多个传感器读数的数据集，我们可以将其转化为一个序列预测问题。具体来说，我们可以使用前一段时间的传感器读数来预测未来一段时间内设备的剩余寿命。我们假设我们的数据集中包含了 N 个序列，每个序列由 T 个时间步长的传感器读
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2023-10-24 05:52:32
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分类问题属于机器学习问题的类别，其中给定一组功能，任务是预测离散值。分类问题的一些常见示例是，预测肿瘤是否为癌症，或者学生是否可能通过考试。在本文中，鉴于银行客户的某些特征，我们将预测客户在6个月后是否可能离开银行。客户离开组织的现象也称为客户流失。因此，我们的任务是根据各种客户特征预测客户流失。$ pip install pytorch数据集让我们将所需的库和数据集导入到我们的Pyt
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2024-08-02 12:12:38
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基于pytroch使用LSTM预测sin函数pytorch作为近期最火的深度学习库，拥有大量的使用粉丝。本文通过实战使用pytorch库，运用长短时记忆神经网络做预测。什么是预测LSTMCode什么是预测大家都希望预测未来，所以在科研各个领域预测一直是科研中绕不开的话题。大家比较熟悉的有GDP预测、股票中的预测、人口预测，在这些预测中都需要很重要的一个因素，即历史数据。最开始的预测研究集中在线性回
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2024-03-11 17:13:09
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本次测试输入 dog.png# Coding by ajupyterfrom PIL import Imagefrom torch import nnimport torchimport torchvisionclass Model(nn.Module): def __init__(self): super(Model, self).__init__() self
原创
2022-07-01 11:43:18
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nn.Linear的理解
nn.Linear是pytorch中线性变换的一个库
在实际应用中，nn.Linear往往用来初始化矩阵，供神经网络使用。view（）方法
我们经常会用到x.view()方法来进行数据维度的变化
传入数字-1，自动对维度进行变换
我们使用-1数字自动计算出了其余的一个维度nn.MSELoss()
MSE: Mean Squared Error（均方误差）torch.opt
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2023-12-03 14:02:13
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