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全部文章 / 未归档（共75篇）

利用Pytorch复现AlexNet网络

利用Pytorch复现AlexNet网络根据吴恩达老师在深度学习课程中的讲解，AlexNet网络的基本流程为：代码如下： import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.autog...

2019-06-15

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PyTorch学习教程（二）-------Autograd：自动微分

%matplotlib inline Autograd：自动微分 autograd package是PyTorch神经网络的核心。我们先简单看一下，然后开始训练第一个神经网络。 autograd package为张量的所有operations（操作或运算）提供了自动微分。它是一个define...

2019-06-13

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Pytorch学习教程（一）----pytorch是什么？

一、PyTorch 是什么他是一个基于Python的科学计算包，目标用户有两类为了使用GPU来替代numpy 一个深度学习援救平台：提供最大的灵活性和速度开始张量（Tensors) 张量类似于numpy的ndarrays，不同之处在于张量可以使用GPU来加快计算。 ...

2019-06-09

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特征选择与评分可视化显示

特征选择与评分可视化显示在上一篇推文中，我们讲述了判定各个特征与标签的相关性，对特征进行选择，本文，我们将会利用sklearn中的SelectKBest和SelectPercentile默认的"f_classif"（通过方差分析）给特征进行打分，并且进行排序和可视化，希望本...

2019-04-02

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特征工程建立篇（一）------特征选择

特征工程建立篇（一）------特征选择在许多大数据挖掘竞赛中（国内的阿里天池和国外的kaggle平台），最复杂的过程莫过于特征工程建立阶段，大概占据了整个竞赛过程的70%的时间和精力，最终建立的模型的好坏大多也取决于特征工程建立的好坏。特征工程部分往往也是数据分析的核心，特征工程的...

2019-03-25

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吴恩达《deep learning》笔记（一）：神经网络和深度学习概述

神经网络和深度学习概述也许对于房地产和在线广告来说可能是相对的标准一些的神经网络。对于图像应用，我们经常在神经网络上使用卷积（Convolutional Neural Network），通常缩写为CNN。对于序列数据，例如音频，有一个时间组件，随着时间的推移，音频被播放出来，所以音频是最自然的表...

2018-12-27

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Numpy中的shape和reshape

新数组的shape属性应该要与原来数组的一致，即新数组元素数量与原数组元素数量要相等。一个参数为-1时，那么reshape函数会根据另一个参数的维度计算出数组的另外一个shape属性值。下面来举几个例子来理解一下： >>> z = np.array([[1, 2, 3, 4...

2018-12-08

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NumPy数组基础与计算（五）：Numpy的通用函数

Numpy的运算比较简单，，， 1、数组的运算运算符对应的通用函数及其描述 + np.add #加法运算 – np.subtract #减法运算 – n...

2018-11-14

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NumPy数组基础与计算（四）：Numpy数组的拼接和分裂

前文的操作毕竟只是针对于单一数组，但是有时候我们需要对多个数组进行操作，比如说拼接和分裂 1、数组的拼接连接两个数组主要由np.concatenate，np.vstack和np.hstack实现 x=np.array([1,2,3]) y=np.array([3,2,1]) np.conca...

2018-11-10

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关于哈曼顿距离的一些解释

哈曼顿距离的解释和定义图中红线代表曼哈顿距离，绿色代表欧氏距离，也就是直线距离，而蓝色和黄色代表等价的曼哈顿距离。曼哈顿距离——两点在南北方向上的距离加上在东西方向上的距离d(i,j)=|X1-X2|+|Y1-Y2| 数学性质非负性：d(i,j)≥0 距离是一个非负的数值同一性：d(i...

2018-11-10

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