对于Python初学者来说，Python似乎是一门很难学的编程语言，却因为其简洁清晰的风格而被大量用户所喜爱，也成了最受欢迎和用途广泛的编程语言。以下是一些Python实用技巧和工具，希望能对初学者的你有所帮助，最好能在21天学会Python语言。1、交换变量2、if 语句在行内3、连接下面的最后一种方式在绑定两个不同类型的对象时显得很有趣。4、数字技巧注意浮点数的除法5、数值比较这是诸多语言中少
# 理解机器学习中的准确率与召回率
在机器学习的模型评估中，准确率（Accuracy）与召回率（Recall）是两个非常重要的指标。了解这两个指标的含义以及如何计算它们，对于优化模型和选择合适的算法尤为关键。
## 准确率与召回率定义
- **准确率**：在所有预测结果中，正确预测的比例。计算公式为：
\[
\text{准确率} = \frac{\text{真正类数} + \tex
《机器学习》小白Python学习笔记（十二） ————第八章 集成学习BaggingBootstrap SampleBoostingStacking 集成学习（ensemble learning）是通过构建并结合多个学习器来完成学习任务。其思路是通过合并多个模型来提升机器学习性能，这种方法相较于单个模型通常能获得更好的效果。一般的说，根据目的和功能分类，集成学习有三种： bagging 通常用于
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2024-01-25 17:55:32
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一、isinstance()函数isinstance(object，classinfo): object是实例对象。classinfo 可以是直接或间接类名、基本类型或者由它们组成的元组。如果对象的类型与参数二的类型（classinfo）相同（如果参数二是元组，只要与元组中的一个相同就返回True）则返回 True，否则返回 False。isinstance() 函数来判断一个对象是否是
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2024-09-05 15:42:23
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目录成品预览需求分析模块分类一、基础界面实现1.主菜单的打印2..主函数二、模块实现1.添加学生信息2.查询学生信息3.删除学生信息4.修改学生信息5.统计学生总人数 6.排序7.显示所有学生信息三、完整代码1.代码展示2.流程展示 我们在学习了基础的Python语法之后，想要更快的熟悉和理
## LSTM 和学习率的基础知识
长短期记忆（LSTM）是一种特殊类型的循环神经网络（RNN），能够有效地学习和记忆长时间序列的数据。这种能力使LSTM在许多领域都得到了广泛的应用，包括自然语言处理、时间序列预测以及语音识别等。然而，只有正确地设置超参数，特别是学习率，才能使得LSTM模型更快收敛并提高模型性能。
### 学习率的概念
学习率是优化算法中的一个重要超参数，决定了每次更新模型
一直以来，中式占卜都是基于算命先生手工实现，程序繁琐（往往需要沐浴、计算天时、静心等等流程）。准备工作复杂（通常需要铜钱等道具），计算方法复杂，需要纯手工计算二进制并转换为最终的卦象，为了解决这个问题，笔者基于python实现了一套科学算命工具，用于快速进行占卜。本文的算命方式采用八卦 + 周易+ 梅花易数实现，脚本基于python3.9.0开发。本人对于周易五行研究较浅，如有疏漏请见谅。最终效果
# PyTorch学习率的探索与应用
在深度学习中，学习率（Learning Rate）是一个重要的超参数，用于控制模型在每次迭代中参数更新的大小。PyTorch作为一个流行的深度学习框架，它提供了丰富的工具来帮助我们管理和调整学习率，从而提升模型的训练效果。本文将详细介绍PyTorch的学习率，包含理论背景及代码示例，帮助大家更好地理解其应用。
## 学习率的背景
学习率是一个控制梯度更新
from bisect import bisect_rightimport torch# FIXME ideally this would be achieved with a CombinedLRScheduler,# separating MultiStepLR with WarmupLR# but the current LRScheduler design doesn't allow itclass WarmupMultiStepLR(torch.optim.lr_schedule.
原创
2021-08-13 09:40:17
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准确率就是所有预测正确的占总的比重，即(TP+TN)/(TP+FP+FN+TN)精确率（Precition）是指在所有系统判定“真”的样本中，确实是真的占比，即TP/(TP+FP)召回率（Recall）是指在所有确实为真的样本中，被判定为“真的”占比，即TP/(TP+FN)TPR的定义和召回率是一样的FPR就是指所有确实为“假”的样本中，被误判为真的样本，即TP/(TP+TN)F1值为算数平均数除
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2024-10-08 09:48:50
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在深度学习和其它一些循环迭代算法中，学习率都非常重要。在效率上，它几乎是与算力同等重要的因素；在效果上，它也决定着模型的准确率
原创
2022-09-16 13:44:18
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起源GoogLeNet在ImageNet挑战赛 (ILSVRC14) 拿到了冠军之后，由于其参数更少、准确率更高以及创意的网络结构获得了无数学习者的关注。一般来说，提升网络性能最直接的方式就是增加网络的深度和宽度，有两个主要的缺点；宽度越大，网络参数越多，网络容易过拟合，计算复杂度越大；深度越大，容易出现梯度弥散问题（梯度越往后穿越容易消失），难以优化模型。该团队的论文认为解决上述两个缺点的根本方
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2024-09-19 20:10:20
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首先，什么是循环？
所谓循环就是在满足条件的时候，反复运行其内的代码，直到条件不再满足，则继续向下运行。循环一般有三种形式。
while循环；do-while循环；for循环
形式举例如下（求1-10的和）：int x=1,sum=0;
while（x<=10）{
sum+=x;
x++;
}
int sum=0；
for(int i=1;i<=10;i+
固定学习率：1、学习的相对比较慢 2、最终结果不能收敛在一个小的范围内。 学习率衰减的本质： 在刚开始学习的时候，你可以承受较大的步数，快速到局部最优点附近，然后衰减学习率，让最终的值在最小值附近不断游离，以此来保证最终值收缩在一定范围 ...
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2021-10-01 09:56:00
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# 机器学习学习率详解
在机器学习中，学习率是一个至关重要的超参数。它影响着模型的训练速度和最终的性能。在这篇文章中，我们将深入探讨学习率的概念、重要性以及如何选择合适的学习率，并提供一些代码示例来帮助理解。
## 什么是学习率？
学习率（Learning Rate）是控制模型在每次迭代中更新其权重的步幅。当我们使用梯度下降法来最小化损失函数时，学习率决定了我们在沿梯度方向前进时的步长。学习
接下来我们用Python进行编程：import numpy as np
y = input() #第一行数据
y_p = input() #第二行数据
y = [int(x) for x in y.split(",")]
y_p = [int(x) for x in y_p.split(",")]
result = 0.0
'''
计算结果放入result中，并打印出来即可print(res
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2023-07-10 09:47:51
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纠正下，精确率(precision)和准确率(accuracy)是不一样的，题主问的应该是精确率与召回率之间的差别。Blog一.定义辨析- TP，True Positive- FP，False Positive- TN，True Negative- FN，False Negative精确率：precision = TP / (TP + FP) 分母是预测为正的样本数召回率...
原创
2021-05-28 17:27:13
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lambda表达式(匿名函数表达式)
作用：创建一个匿名函数对象。同def类似，但不提供函数名。
语法：lambda [形参1，形参2,...] : 表达式
语法说明
lambda 只是一个表达式，它用来创建一个函数对象。
当lambda表达式调用时，先执行冒号后的表达式，并返回表达式的结果的引用。
lambda 表达式创建的函数只能包含一条表达式。
lambda 表达式比函数简单，且可以随时创建
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2023-12-13 09:09:25
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神经网络的初探现在来看一个神经网络的第一个具体例子，它利用了Python库Keras来学习对手写数字进行分类。 Mnist是一个含有10类的28 * 28 灰度图片，可以将“解决”MNIST看作是深度学习的“Hello World”，需要做的是验证实现的算法是否按预期工作。在Keras上加载Mnist数据集from keras.datasets import mnist
(train_images
调整学习速率的方法有很多，如何直观的感受学习率随迭代的变化趋势，以及如
原创
2023-06-14 17:58:16
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