原创 互相關操作與卷積操作
import numpy as np import torch data = np.correlate([1, 2], [1, 2], "full") print(data) x = torch.Tensor([[1, 2]]) kern
2019-06-10 21:14:27
原创 基於pytorch手動code損失函數，並比較了7種梯度下降算法
import torch import matplotlib.pyplot as plt import torch.optim as optim import random def grad_down(optimizer, x, w,
2019-06-10 21:14:27
原创 基於pytorch實現牛頓迭代法求函數極小值
import torch from torch.autograd import Variable def f(x): y = x ** 2 return y x = Variable(torch.Tensor([5]),
2019-06-10 21:14:27
原创 基於pytorch的神經網絡訓練多標記數據
from sklearn.datasets import make_classification import torch from torch.autograd import Variable from torch import nn
2019-05-09 08:56:09
原创 基於pytorch多標記實例，實現自動對兩個未知數的求和與求積
import torch from torch.autograd import Variable from sklearn import datasets from torch import nn X = [[i, i] for i
2019-05-08 08:59:36
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原创 殘差神經網絡訓練sklearn手寫體數據集（pytorch）
import torch from torch.autograd import Variable from sklearn import datasets from torch import nn digits = datasets
2019-05-08 08:59:36
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原创 基於pytorch的CNN識別sklearn自帶手寫體數據，準確率賊高
import torch from torch.autograd import Variable import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from tor
2019-05-07 07:50:49
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原创 基於pytorch全連接神經網絡手寫體數據識別，準確率達到百分之97
import torch from torch import nn import torch.optim as optimizer from torch.autograd import Variable import matplotl
2019-05-04 04:22:17
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原创 基於pytorch的線性迴歸算法並比較了Adam與SGD的收斂速度
from torch import nn from torch import optim as optimizer import torch from torch.autograd import Variable import matp
2019-05-03 03:46:24
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原创 基於pytorch的邏輯迴歸代碼
from torch import nn from torch import optim as optimizer import torch from torch.autograd import Variable class Logi
2019-05-03 03:46:24
原创 PCA 手動實現（python）
import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA def PCA_Demo(X, k): avg = np.mean(X, axis=1) for i in
2019-05-02 02:02:55
原创 高斯核函數就是選擇landmark，然後旱地拔蔥，升高維度
# coding=gbk import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt #準備數據 def gue
2019-04-27 01:29:48
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原创 高斯核函數映射特徵代碼
# coding=gbk import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.svm import SVC from mpl_toolkits.mplot3d
2019-04-26 01:32:21
原创 SVM 算法處理手寫識別體（包含如何處理原始圖片的代碼）
github 地址，包含數據集。 https://github.com/ranran4082391/ran_11 # coding=gbk from PIL import Image import numpy as np import
2019-04-25 02:06:53
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