一、实验目的深入理解对数几率回归（即逻辑回归的）的算法原理，能够使用Python语言实现对数几率回归的训练与测试，并且使用五折交叉验证算法进行模型训练与评估。二、实验内容（1）从scikit-learn库中加载iris数据集，使用留出法留出1/3的样本作为测试集（注意同分布取样）；（2）使用训练

10.5.5 计算交并比文件metrics.py定义了基于 PyTorch的交并比（IoU）度量类和IoU度量的子类，用于计算预测与标签之间的交并比，并可以根据给定阈值和可见度遮罩进行计算。classBaseIoUMetric(Metric):"""计算给定阈值下的交并比"""def__init__(self,t

一、任务背景    本章将使用一个经典的Kaggle数据集——HousePrices-AdvancedRegressionTechniques进行回归建模的讲解。这是一个房价数据集，与我们熟知的波士顿房价数据集类似，但是特征数量要更多，数据也要更为复杂一些。下面，我们将使用这个房价数据进行机器学习中

目标检测ObjectDetection文章目录目标检测ObjectDetection前言YOLOv1思想检测策略实现过程YOLOv1的损失函数公式YOLOv1的优缺点优点：局限：核心代码结构损失函数计算iou计算NMS前言  在YOLOv1(2016)提出之前，R-CNN系列算法在目标检测领域独占鳌头。R-CNN系列

深度解析机器学习的四大核心功能：分类、回归、聚类与降维前言分类（Classification）：预测离散标签的艺术关键算法与代码示例逻辑回归支持向量机（SVM）回归（Regression）：预测连续值的科学关键算法与代码示例线性回归岭回归（RidgeRegression）聚类（Clustering）：无监督学习中的分组专家

        correct=pred.eq(labels).sum()怕是深度学习demo中最常见的代码了，eq()和sum()都是python中很常用的函数，但是这里的都是prtorch里面的函数，与python中的还是有一些区别的。python中的用法     python中的eq()的典型用法：fromoperatorimporteqa

背景回归（Regression）是一种用于预测连续目标变量的统计技术。其核心思想是根据已知的输入特征，构建一个模型来预测一个数值输出。回归既是一类算法，也可以视为一种模型，它通过学习数据中自变量（特征）和因变量（目标）之间的关系，来实现预测或推断。在机器学习中，回归模型不仅用于简单的

一.聚类算法简介概念无监督学习算法根据样本之间的相似性，将样本划分到不同的类别中；不同的相似度计算方法，会得到不同的聚类结果，常用的相似度计算方法有欧式距离法。聚类算法的目的是在没有先验知识的情况下，自动发现数据集中的内在结构和模式。使用不同的聚类准则,产生的

卡尔曼滤波（KalmanFilter）是一种用于估计动态系统状态的递归算法，尤其适用于含有噪声的线性系统。它在时间序列数据的噪声抑制、状态估计、轨迹跟踪等领域非常常用，如自动控制、信号处理、导航系统等。卡尔曼滤波通过预测和更新两个步骤来递归地估计系统的状态，并根据噪声和测

线性模型1.dataset准备数据集2.model选择合适的模型根据数据集的情况选择3.training训练4.将模型里的权重确定下来将来可应用inferring推理监督学习kaggle网站把拿到的数据集分为两部分一部分叫trainingset训练集（x,y)另外一部分叫测试集一般情况下我们是知道

@目录一、算法概念二、算法原理（一）感知机（二）多层感知机1、隐藏层2、激活函数sigma函数tanh函数ReLU函数3、反向传播算法三、算法优缺点（一）优点（二）缺点四、MLP分类任务实现对比（一）数据加载和样本分区1、Python代码2、Sentosa_DSML社区版（二）模型训练1、Python代码2、Sentosa_DSML社区版（三）

目录1读取文件数据 2.生成下一句预测任务的数据 3.预测下一个句子 4.生成遮蔽语言模型任务的数据 5.从词元中得到遮掩的数据 6.将文本转化为预训练数据集7.封装函数类8.调用importosimportrandomimporttorchimportdltools1读取文件数据def_read_wik

如果要二分搜索某个特定值，可以用binary_search：https://doc.rust-lang.org/stable/std/primitive.slice.html#method.binary_search如果要实现C++里的lower_bound和upper_bound类似的功能，可以用partition_point:https://doc.rust-lang.org/stable/std/primitive.slice.html#meth

目录1.seq2seq训练代码2.预测代码  3.评估代码 4.知识点个人理解 1.seq2seq训练代码seq2seq的训练代码：pytorch中训练代码一般都相同类似#将无效的序列数据都变成0（屏蔽无效内容的部分）defsequence_mask(X,valid_len,value=0):"""valid_len:有效序

文章目录一、算法概念二、算法原理（一）感知机（二）多层感知机1、隐藏层2、激活函数sigma函数tanh函数ReLU函数3、反向传播算法三、算法优缺点（一）优点（二）缺点四、MLP分类任务实现对比（一）数据加载和样本分区1、Python代码2、Sentosa_DSML社区版（二）模型训练1、Python代码2、Sent

项目七：集成学习实践目的理解集成学习算法原理；熟悉并掌握常用集成学习算法的使用方法；熟悉模型性能评估的方法；掌握模型优化的方法。实践平台操作系统：Windows7及以上Python版本：3.8.x及以上集成开发环境：PyCharm或Anoconda实践内容数据集文件名为“aqi.csv”，包含了2020年全

程序功能这个程序使用多层感知机（MLP）对Digits数据集进行分类。程序将数据集分为训练集和测试集，创建并训练一个具有两个隐藏层的MLP模型。训练完成后，模型对测试数据进行预测，并通过准确率、分类报告和混淆矩阵评估模型的效果。这些评估指标帮助了解模型在手写数字分类任务

手动用梯度下降法实现一元线性回归实验目的本次实验旨在通过手动实现梯度下降法和随机梯度下降法来解决一元线性回归问题。具体目标包括：生成训练数据集，并使用matplotlib进行可视化。设计一个`LinearModel`类来实现一元线性回归的批量梯度下降法。使用matplotlib显示拟合结果

文章目录一、简介1.意义2.PCA的应用3.PCA参数解释二、代码实现1.数据预处理2.主成分分析（PCA）3.数据划分4.模型训练与评估5.全部代码三、总结1.PCA的优点2.PCA的缺点一、简介1.意义PCA（主成分分析，PrincipalComponentAnalysis）是一种常用的数据降维技术。它的主

importtorchimporttorch.nnasnnclassHausdorffDistanceLoss(nn.Module):def__init__(self):super(HausdorffDistanceLoss,self).__init__()defforward(self,pred,target):#扩展为(B,N,1,D)和(B,1,M,D)pred=pred

前言本文主要讲神经网络的上半部分。另外，我发现我前面文章写的有歧义的地方还是挺多，虽然，已经改了一部分，但，可能还有没发现的，大家看的时候尽量多理解着看吧。本着目的是学会使用神经网络的开发，至于数学的部分，就能过就过吧。神经网络先学个例子先结合以前的知识理解一个例子，理

 

文章目录前言一、AQS概述二、AQS底层结构2.1AQS底层基本变量2.2Node节点结构2.3FIFO队列三、源码分析3.1lock3.1.1lock3.1.2acquire3.1.2.1tryAcquire3.1.2.2addWaiter3.1.2.3acquireQueued3.1.2.4selfInterrupt3.2unlock四、写在最后前言本文是作者

代码以及视频讲解本文所涉及所有资源均在传知代码平台可获取1.论文概述复现论文：DynamicKey-ValueMemoryNetworksforKnowledgeTracing(DKVMN)知识追踪（KT）是追踪学生在一系列学习活动中知识状态演变的任务。其目的是个性化地指导学生的学习，帮助他们高效地掌握知识概

train.py代码如下importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimmodel_save_path="my_model.pth"#定义简单的线性神经网络模型classMyModel(nn.Module):def__init__(self):super(MyModel,self).__init__()self.output=n