1. NumPy库
首先导入Numpy库
import numpy as np
1.1 numpy.array 与 list
a = [1,2,3,4,5,6] # python内置数组结构
b = np.array(a) # numpy数组结构
python有内置数组结构(list)，我们为什么还要使用numpy的数组结构呢？为了回答这个问题，我们先来看看python内置的数组结构有什么样的特点
1.目前有哪些开源机器学习框架？有许多可用的开源机器学习框架，每个框架都有自己的优势和劣势。一些最流行和广泛使用的开源机器学习框架包括：TensorFlow：由谷歌开发，TensorFlow是一个灵活而强大的机器学习框架，可用于在各种不同的平台上构建、训练和部署机器学习模型。PyTorch：由Facebook开发，PyTorch是一个灵活直观的机器学习框架，易于学习和使用。它以其动态计算图和有效的
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2023-11-09 08:48:01
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我们都知道sklearn有一个datasets的子库，里面有许多可以直接调取的小型数据集。我们可以通过PyTorch来在这些数据集上做训练和预测。只是无聊。测试速度。如果你是一个刚刚上手pytorch的新手玩家，你也可以通过这个来刷刷题，练练手。
看看从数据集的调用，网络的建立到训练评估你要花多长时间。
本文并没有什么技术含量，只是单纯为了熟悉。你完全可以端着一杯咖啡边喝边利用
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2023-10-25 13:58:51
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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、
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2023-10-11 17:17:50
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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
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2023-12-09 23:49:11
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skorch是一个兼容scikit-learn的神经网络库，较好的包装了PyTorch使深度学习和机器学习能够更好的结合，同时skorch可以支持我们用非常低的代码量处理较为复杂的神经网络和深度学习任务，本系列教程将由浅入深的全方位介绍这一深度学习【神库】。skorch基本介绍skorch的目标之一是使PyTorch与sklearn的【联合使用】成为可能。这是通过提供一个具有sklearn接口的P
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2024-01-17 09:24:02
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聊到深度学习, 大家第一感觉就是很高大上。
就像我们曾经说到机器学习，很多人也是感觉很高大上，但是慢慢接触之后，发现其无非是数学+编程实现，所以从线性回归开始，不断学习，把各种机器学习方法都学习了一遍，并能够通过Python的sklearn库编程实现。
有很多朋友和我聊到学习深度学习这个事情，我会推荐他们去看一些相关理论算法，从CNN、RNN到LSTM，从各种传统的深度学习网络结构
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2023-10-20 08:57:24
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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
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2023-11-02 21:16:56
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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
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2024-01-09 11:06:44
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pytorch与sklearn结合使用的挑战和解决方案
在现代机器学习的领域，使用深度学习框架如 PyTorch 和传统的机器学习库如 scikit-learn（sklearn）之间的结合，能够充分利用他们各自的优势。然而，这种结合也带来了不少挑战，尤其是在数据处理、模型训练和性能优化方面。本文将为您深入探讨如何解决 PyTorch 与 sklearn 配合使用中的常见问题。
**背景定位**
# 如何实现“pytorch sklearn镜像”
作为一名刚入行的小白，你可能对如何实现“pytorch sklearn镜像”感到困惑。别担心，这篇文章将为你提供详细的指导。
## 流程概览
首先，让我们通过一个表格来了解整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 安装Docker |
| 2 | 拉取基础镜像 |
| 3 | 创建Dockerfil
原创
2024-07-18 04:16:15
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# 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
# 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
基于图神经网络的节点表征学习类似于之前学习任务的特征构造，在图节点预测或者边预测任务中，构造节点表征也是非常重要的一环。在节点预测任务中，我们拥有一个图，图上有很多节点，部分节点的预测标签已知，部分节点的预测标签未知。我们的任务是根据节点的属性(可以是类别型、也可以是数值型)、边的信息、边的属性（如果有的话）、已知的节点预测标签，对未知标签的节点做预测。本节会以Cora数据集为例，Cora是一个论
1.1 总体说明Scikit-Learn是基于Python的开源机器学习模块，最早由David Cournapeau在2007年发起的，目前也是由社区志愿者进行维护。官方网站是：http://scikit-learn.org/stable/,在上面可以找到相关的资源、模块下载、文档、例程等。Scikit-Learn的安装需要numpy、scipy、matplotlib等模块，Windows系统可以
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2024-04-25 17:06:13
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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
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2023-12-23 08:05:44
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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
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2024-01-11 16:46:53
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# 如何实现sklearn与pytorch
## 流程图
```mermaid
erDiagram
SKLEARN --> PYTORCH: 数据准备
PYTORCH --> SKLEARN: 模型训练
SKLEARN --> PYTORCH: 模型部署
```
## 步骤及代码示例
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 数据准备 |
原创
2024-06-30 06:14:07
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# 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
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在深度学习与机器学习领域，`PyTorch`和`scikit-learn (sklearn)`都是非常流行的框架，但它们在设计理念和使用场景上有着显著的区别。`PyTorch`是一个面向深度学习的开源框架，支持动态图计算，因此适合于研究和复杂模型的实现。而`scikit-learn`则是一个简洁易用的机器学习库，更加侧重于传统的机器学习算法（如分类、回归和聚类等）。在这篇文章中，我将详细梳理`Py
