零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测TASK021.学习目标：2.学习内容2.1载入库2.2载入数据2.3数据总览2.4数据缺失和异常2.5预测值分布 1.学习目标：数据探索性分析EDA为什么要做EDA：了解数据集了解变量间的相互关系、变量与预测值之间的存在关系引导数据处理以及特征工程2.学习内容2.1载入库载入各种数据科学以及可视化库: 数据科学库 pandas、numpy、scipy； 可视
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2024-07-09 00:26:20
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心搏函数 目的是可以发现对端主机或到对端的通信路径的过早失效 在考虑使用心搏函数前, 可能会先考虑到TCP自带的保活特性, 即 SO_KEEPALIVE套接字选项. 然而TCP默认需要在闲置2小时后才发送一个保持存活探测段. 意识到如此后, 接下来可能会想着能不能修改这个参数, 使TCP更早的检测失效. 答案是可行的, 大多系统都支持修改此参数. 但是这些参数通常是
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2024-01-15 06:41:44
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# 使用PyTorch进行分类预测的实用指南
在数据科学和机器学习领域，分类任务是最常见的任务之一。PyTorch是一个强大的框架，广泛用于深度学习。对于刚入行的小白，了解如何使用PyTorch进行分类预测非常重要。以下是一篇详细的教程，包含了整个流程和步骤，并附上代码示例。
## 整体流程
以下表格列出了如何使用PyTorch进行分类预测的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
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文章目录1. 导入第三方包2. 读取数据3.数据预处理4.训练数据/测试数据准备5. 模型训练6.预测结
原创
2022-12-09 10:07:14
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前面的自己设计的模型出现了过拟合现象，训练集准确度高达95%，但是测试集准确度惨不忍睹63%左右。 使用交叉熵作为loss，模型采用resnet50，使用预训练模型，我在调试的过程中，使用预训练模型可以快速得到收敛好的模型，使用预训练模型将pretrained设置为True即可。更改最后一层
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2023-12-15 10:44:53
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运筹学知识点全套第二章 预测一、预测预测就是对未来不确定的事件进行估计或判断。预测是决策的基础。二、预测的方法和分类预测的分类（内容）： （1）经济预测：又分为宏观经济预测和微观经济预测 宏观经济：是指对整个国民经济范围的经济预测 微观经济预测: 是指对单个经济实体（企业）的各项指标及其所涉及到国内外市场经济形式的预测 （2）军事预测：研究与战争军事有关的问题 （3）科技预测：又分为科学预测和技
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2024-02-08 22:35:11
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使用自己的数据利用pytorch搭建全连接神经网络进行分类预测1、导入库2、自定义函数3、定义主函数main()4、执行5、完整代码部分 这段代码实现了一个神经网络模型在数据集上的训练和测试。具体流程如下： 1、导入库引入必要的库，包括PyTorch、Pandas等。2、自定义函数（1）定义数据预处理函数zscore()，用于将数据进行标准化处理。 （2）定义MyDataset类，继承自pyt
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2023-11-17 20:40:39
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前言这篇笔记是学习pytorch的数据预处理方式transforms，这篇笔记包括两个要点，第一是在已经选好transform方法transform1,transform2,transform3...，并且都设置好参数数的前提下，如何在每次迭代的时候选择不同组的transform方法或者使用不同的调用顺序，第二是如何自定义transform方法 ，虽然pytorch提供了很多transform方法
Task2:预训练模型预测 参考代码：B站up主同济子豪兄开源在GitHub的图像分类代码 task 2是使用预训练模型进行预测。但是我的数据集本身与ImageNet的数据差别过大了，是无法准确识别的。不过倒是可以判断出一些零件像什么。使用resnet18进行预测参考up主子豪大佬的代码，首先使用了resnet18模型进行预测。载入模型from torchvision import models
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2023-11-22 17:10:08
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Table of Contents3.1 学习目标3.2 内容介绍3.1 学习目标学习时间序列数据的特征预处理方法学
原创
2022-12-09 10:09:35
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5.2 内容介绍https://mlwave.com/kaggle-ensembling-guide/hg融合stacking/
原创
2022-12-25 20:49:31
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目录背景介绍预测指标计算公式多分类算法常见的评估指标 List item背景介绍赛题以心电图数据为背景，根据心电图感应数据预测心跳信号，其中心跳信号对应正常病例以及受不同心律不齐和心肌梗塞影响的病例，是一个多分类的问题。比赛地址：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531883/introductiontrain.csvid 为心跳信号
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2024-04-17 07:37:09
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# 使用LSTM进行振动信号分类：基于PyTorch的实现
## 一、引言
随着工业自动化程度的提高，振动信号分析在设备故障预测、健康监测等领域变得越来越重要。长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊的递归神经网络，非常适合处理时间序列数据，因此在振动信号分类中得到了广泛应用。本文将结合PyTorch框架，展示如何利用LSTM模型对振动信号进行分类。
## 二、LSTM模型简介
LSTM是一种
文章目录4.1 学习目标4.2 内容介绍4.5 代码示例4.5.1 导入相关和相关设置4.5.2 读取数据4.5.3 简单建模4.5.4 模型调参4.6 经验总结4.1 学想的
原创
2022-12-09 10:07:51
253阅读
1.概述最近有时间，跑了一下UNet模型，因为自己的深度学习基础不扎实，导致用了一些时间。目前只停留在使用和理解别人模型的基础上，对于优化模型的相关方法还有待学习。 众所周知，UNent是进行语义分割的知名模型，它的U形结构很多人也都见过，但是如果自己没有亲自试过的话，也就只知道它的U形结构，其实里面还是有很多学问的，下面就把自己学习时候的一些理解写一下。 最后会拿个完整代码作为例子（实际上自己练
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2023-12-04 15:37:19
257阅读
PyTorch中的topk方法以及分类Top-K准确率的实现Top-K 准确率在分类任务中的类别数很多时（如ImageNet中1000类），通常任务是比较困难的，有时模型虽然不能准确地将ground truth作为最高概率预测出来，但通过学习，至少groud truth的准确率能够在所有类中处于很靠前的位置，这在现实生活中也是有一定应用意义的，因此除了常规的Top-1 Acc，放宽要求的Tok-K
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2024-01-28 15:55:17
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1 包介绍 torch.distributions包包含可参数化的概率分布和采样函数。 这允许构建用于优化的随机计算图和随机梯度估计器。 不可能通过随机样本直接反向传播。 但是，有两种主要方法可以创建可以反向传播
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2023-11-20 22:00:20
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1 数据集加载pytorch中数据集加载相关的类主要有 DateSet 和 DateLoader；数据集加载我打算分两个系列来写：基础版和升级版。基础版的数据加载，数据是现成的，不需要自己写程序进行额外处理，直接调用已有函数即可；升级版本中，涉及到了自己制作数据集的情况，有时候还需要自己实现dataset 类， 主要实现三个函数 __init__, __len__, __getitem
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2023-11-23 15:56:56
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Table of Contents2.3.1 载入各种数据科学与可视化库2.3.2载入训练集和测试集2.3.3 总览数据概况
原创
2022-12-09 10:09:41
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序列预测问题(Sequence Prediction Problems)序列预测问题可以分为以下四种：序列预测序列分类序列生成序列到序列的预测1.序列预测：从给出的序列预测下一个值如: Input Sequence: 1, 2, 3, 4, 5 Output Sequence: 6 序列预测通常也可以称为序列学习，下面是一些序列预测的案列： 1.天气预报：根据一系列有关天气的观察结果，预测明天的预
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2023-11-23 20:21:23
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