原创 k-近鄰算法——電影類型分類
k-近鄰算法採用測量不同特徵值之間的距離方法進行分類，它的工作原理很好理解。 簡單來說就是離x最近的k個點決定了x歸爲哪一類。 具體點說： 1.假設有一一個帶有標籤的樣本數據集(訓練樣本集) ,其中包含每條數據與所屬分類的對應關
2020-07-03 18:22:22
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原创 線性迴歸——梯度下降算法
梯度下降算法：採用求平方和極小值的方法，進行數據擬合 目的：使損失函數找到最小值 設一個方程爲 y=wx+b+e 其中e爲高斯噪聲，範圍是（0.01，1） loss=(wx+b-y)^2 loss是大於等於0的，當取等號時，
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原创 Tensor——屬性統計
statisticsnorm範數norm-pmax/min/mean/prod/sumargmax/argmindim/keepdimtop-k/k-thtopkkthvaluecomparea>0a不等0：相等問題 norm範數
2020-07-03 18:22:22
原创 PyTorch——開發環境安裝（win10：CPU+GPU版本）
文章目錄1. 安裝Anaconda2. 安裝Python3. 安裝cuda和cuDNN1. cuda安裝包2. cuda10.03. 安裝cuDNN4. 安裝CPU 版本PyTorch4.1 配置管理環境4.2 安裝 PyTorc
2020-07-03 18:22:22
原创 Tensor——基本運算
文章目錄broadcasting加減乘除矩陣運算torch.mm( )torch.matmul( )/@二維：>二維powsqrt/sqrtexp/log近似值梯度裁剪最大、最小值：.clamp( ) broadcasting e
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原创 Pytorch——高階操作op
where cond = torch.where(condition,x,y) 若cond爲真則由a賦值給cond，否則b賦值 import torch import numpy as np cond = torch.ran
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原创 啃書——機器學習實戰（Peter Harrington）
終於要認真啃這本書了，特別良心的是書上所得的源代碼都可以到出版社網站下載，網址如下： http://www.manning.com 然後搜索：MAchineLearningAction 點開下載Source Code即可
2020-07-03 18:22:22
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原创 Pytorch——維度變換
Operationview/reshapelost dim information數據污染squeeze/unsequzee增加維度for instancefor example刪減維度expand/repeatexpand：br
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原创 卷積神經網絡+用pytorch構建神經網絡
目錄1. 神經網絡1.1 神經網絡是怎麼工作的？1.2 神經網絡爲什麼要這樣工作呢？softmax迴歸損失梯度下降算法反向傳播算法2.卷積神經網絡2.1 與傳統卷積神經網絡的區別2.2 卷積神經網絡工作原理卷積層激活函數——Rel
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原创 Pytorch中的梯度問題彙總
目錄1.梯度定義2.極小值3.常見函數的梯度3.激活函數(1) 定義(2) sigmoid函數(3) Tanh函數(4) ReLU4. loss及其梯度(1) MSE(2) softmax5. 感知機的梯度5.1 單層感知機5.2
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原创 matplotlib——pyplot使用簡介
matplotlib.pyplot是一個有命令風格的函數集合，它看起來和MATLAB很相似。每一個pyplot函數都使一副圖像做出些許改變，例如創建一幅圖，在圖中創建一個繪圖區域，在繪圖區域中添加一條線等等。在matplotlib
2020-07-03 18:22:22
原创 CSDN修改博客中的圖片大小+去除圖片水印
寫博客不可避免的要上傳各種圖片，有時候那圖片放上來真的是太虎了，圖之大一眼看不下… 具體怎麼變小巧呢~~~~~~~ 首先上傳圖片到博客，會生成一段鏈接： ![在這裏插入圖片描述]((https://img-blog.csdnim
2020-07-03 18:22:22
原创 對圖片進行簡單的卷積處理
先熟練一下打開圖片：” from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np img=Image.open("C:\\Users\\楊夢雨
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原创 記錄狗血的這週末 我心態炸了
事情是這樣的，昨天中午我多吃了一碗飯…… 再次回到電腦前，他莫名其妙的不讓我運行所有和torch相關的程序了 只要我運行就會出現下邊這句話： Key already registered with the same priorit
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原创 Tensor——拼接與拆分
文章目錄1. 拼接(1). cat(2). stack2. 拆分(1). split(2). chunk 1. 拼接 (1). cat 注意要指出在哪個維度上進行拼接： >>> import torch >>> a = torch
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