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本文记录下我练习的过程，欢迎交流。参考书目《阿里云天池大赛赛题解析》数据导入 train_data=pd.read_csv('data_origin/zhengqi_train.txt',sep='\t',encoding='utf-8') test_data=pd.read_csv('data_origin/zhengqi_test.txt',sep='\t',e

1.RNN实现情感分类1.2概述情感分类是自然语言处理中的经典任务，是典型的分类问题。本节使用MindSpore实现一个基于RNN网络的情感分类模型，实现如下的效果：输入:Thisfilmisterrible正确标签:Negative(负面)预测标签:Negative输入:Thisfilmisgreat正确标签:

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SentenceTransformer库升级到了V3，其中对模型训练部分做了优化，使得模型训练和微调更加简单了，跟着官方教程走了一遍，顺利完成向量模型的微调，以下是对官方教程的精炼和总结。一所需组件使用SentenceTransformer库进行向量模型的微调需要如下的组件：数据数据:用于训练和评估的数

❤❤引言

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基本介绍    今日要学习的是使用KNN算法进行红酒分类，实践是基于MindSpore平台的，采用模式识别著名的数据集之一，WineDataSet数据集。今日所学习的并不难，KNN是一个很成熟的算法了，网上教程很多，使用MindSpore的API可以很快速的搭建出KNN算法，而且数据集无需做额外的处理，简

Pytorch实践手写数字识别深度学习网络LeNet-5文章目录Pytorch实践手写数字识别深度学习网络LeNet-5认识LeNet-5认识数据集处理数据集下载数据集读取数据定义Dataset的继承类把数据进行载入载入`dataloader`编写网络编写训练与测试代码实践结果展示完整代码训

源码:importtorchimporttorchvisionastvfromtorch.utilsimportdataimportmatplotlib.pyplotaspltimporttimedefget_fashion_mnist_labels(labels):text_labels=['T-shirt/top','Trouser','Pullover','Dress&#

利用线性回归实现天气变化的时间序列预测一、引言天气预测一直是气象学和机器学习领域的重要研究内容。时间序列预测是其中的一种常见任务，旨在通过分析历史数据来预测未来的天气情况。在本文中，我们将使用线性回归模型来实现天气变化的时间序列预测，并介绍整个预测流程。二

径向基（RadialBasisFunction,RBF）神经网络一、基本概念径向基函数（RBF）：是一个取值仅仅依赖于离原点（或某一中心点）距离的实值函数。在RBF神经网络中，最常用的径向基函数是高斯核函数，其形式为：其中，x​为核函数中心，σ为函数的宽度参数（或方差），控制了函数的径向作用范围。二、网络结

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 一、支持向量机简介    svm（支持向量机）以感知机为原型，但是它的能力要远远强于感知机，svm在回归，分类和异常检测上都有重要作用，并且可以通过kerneltrick实现高维数据的非线性分类。sklearn里面提供了很多svm及其变种，本篇将详细介绍其中的分类器之一svc。二、SVC变量详

一、数据集的使用小的数据集一般使用load加载，大的数据集一般使用fenth二、数据集的分割fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#数据集的分割，x为训练集，y为测试集x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(iris.data,iris.target,test_size=0.

一、朴素贝叶斯算法公式：二、程序设计：importnumpyasnp#构造NB分类器defTrain(X_train,Y_train,feature):    globalclass_num,label    class_num=2          #分类数目    label=[1,-1]        #分类标签    featur

《python机器学习从入门到高级》分类算法：引言我们在之前的文章已经介绍了机器学习的一些基础概念，当拿到一个数据之后如何处理、如何评估一个模型、以及如何对模型调参等。接下来，我们正式开始学习如何实现机器学习的一些算法。回归和分类是机器学习的两大最基本的问题，对于

前言由于这学期的课程项目中都或多或少的涉及到了对PythonScikit-learn库的使用，特别是当学到一些机器学习和数据挖掘算法的内容时，基本都会出现Scikit-learn这个库。由于平时都是赶学习进度，一致都没有对这个库做个详细的了解，只知道这个库"很强大"，但具体到底能用在那些

AI是在帮助开发者还是取代他们？在软件开发领域，生成式人工智能（AIGC）正在改变开发者的工作方式。无论是代码生成、错误检测还是自动化测试，AI工具正在成为开发者的得力助手。然而，这也引发了对开发者职业前景和技能需求变化的讨论。AI究竟是在帮助开发者还是取代他们？我的观点是，正

介绍 除了离散变量的重编码外，有的时候我们也需要对连续变量进行转化，以提升模型表现或模型训练效率。在之前的内容中我们曾介绍了关于连续变量标准化和归一化的相关内容，对连续变量而言，标准化可以消除量纲影响并且加快梯度下降的迭代效率，而归一化则能够对每条数据进行进行范数

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赛题概述精准预测分子性质有助于高效筛选出具有优异性能的候选药物。以PROTACs为例，它是一种三元复合物由目标蛋白配体、linker、E3连接酶配体组成，靶向降解目标蛋白质。（研究PROTACs技术在靶向降解目标蛋白质方面的潜力。）提醒：需要python和机器学习基础。赛事任务根据提

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一、朴素贝叶斯算法原理        朴素贝叶斯（NaiveBayes）是一种基于贝叶斯定理的简单而强大的分类算法，尤其适用于文本分类问题，如垃圾邮件检测、情感分析等            二、朴素贝叶斯算法对新闻进行分类案例  1.数据准备假设