• 2024-11-21【基于PyTorch的简单多层感知机(MLP)神经网络(深度学习经典代码实现)】
    importtorchfromtorchvisionimporttransformsfromtorchvisionimportdatasetsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptim#准备数据集batch_size=64transform=transforms.Compose([transforms.
  • 2024-11-21【机器学习】SVM对Iris鸢尾花数据集实现多分类
    目标本文旨在掌握如何利用Scikit-learn库构建和训练SVM分类器,并评估其在分类任务中的表现。环境Python3.xScikit-learn库(sklearn)JupyterNotebook或类似IDE(用于代码编写和结果展示)数据集使用sklearn提供的鸢尾花(Iris)数据集。该数据集包含150条记录,每条记录有4个特征(萼
  • 2024-11-21【机器学习】利用逻辑回归对iris鸢尾花数据集进行分类
    目标本文旨在通过实现一个基础的逻辑回归分类模型,了解并应用逻辑回归模型,完成从数据加载、预处理到训练与评估的整个流程。通过使用Scikit-learn的逻辑回归模型,掌握如何进行模型训练与预测。学会评估模型性能,理解准确率、混淆矩阵及分类报告的含义。掌握混淆矩阵的可视化技术,
  • 2024-11-21实验二:逻辑回归算法实现与测试
    实验二:逻辑回归算法实现与测试 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
  • 2024-11-20pandas 机器学习数据预处理:从缺失值到特征切分的全面解析
    Pandas机器学习数据预处理:从缺失值到特征切分的全面解析本文详细介绍了使用Pandas进行机器学习数据预处理的常用技巧,涵盖了数据清洗、异常值处理、训练与测试集划分等步骤。首先,我们展示了如何处理缺失数据,使用dropna()删除缺失值,并用图表直观展示异常值的处理过程。接着,
  • 2024-11-2020241120
    一、实验目的深入理解决策树、预剪枝和后剪枝的算法原理,能够使用Python语言实现带有预剪枝和后剪枝的决策树算法C4.5算法的训练与测试,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
  • 2024-11-20第一次指令微调大模型记录
    制作数据集fromsklearn.metricsimportaccuracy_score,f1_scorefromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionimportdatasetsimportnumpyasnpimporttorchfromllm2vecimportLLM2Vecfromhuggingface_hubimportloginimportos#/root/data/kczx/cac
  • 2024-11-20上机实验三:C4.5(带有预剪枝和后剪枝)算法实现与测试
    fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split,cross_val_score,StratifiedKFoldfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,precision_score,recall_score,f1_score#
  • 2024-11-20使用 ROCm 在 AMD GPU 上微调和测试前沿的语音模型
    Fine-tuningandTestingCutting-EdgeSpeechModelsusingROCmonAMDGPUs—ROCmBlogsAI语音代理或语音机器人是通过使用口头语言与人交流而设计的。语音机器人通常用于客户服务和个人助手应用,并有可能进入并革命性地改变人们与技术互动的几乎每个方面,这些方面可以从
  • 2024-11-19哋它亢在LLM的优势应用
    转自https://datacon-14259.xyz/“哋它亢”编程语言的优势高性能计算低延迟与高效率:“哋它亢”被设计为针对机器学习与深度学习等高性能计算任务进行优化,能够充分利用现代硬件资源,如GPU和TPU,提供低延迟、高效率的计算性能。并行与分布式处理:它内置了高效的并行与分布式处理机
  • 2024-11-18梯度提升树(Gradient Boosting Trees)详解
    ✅作者简介:2022年博客新星第八。热爱国学的Java后端开发者,修心和技术同步精进。
  • 2024-11-18实验二:逻辑回归算法实现与测试
    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
  • 2024-11-17【预训练-微调】采用迁移学习的方式完成肺部感染识别-学习笔记
    本学习笔记来源于B站:04-1轻松学PyTorch肺部感染识别简介 中第04-1到04-6这六个视频。在本预训练-微调代码中,重点要学习的内容包括:加载官方提供的经典网络架构resnet50和对应的预训练模型,对ResNet最后的两层网络(池化层和全连接层)进行修改,改为适合自己任务的网络架构。对
  • 2024-11-17【预训练-微调】基于经典网络架构训练图像分类模型-学习笔记
    本学习笔记来源于B站: 迪哥128集强力打造:深度学习PyTorch从入门到实战 的第30-41个视频。在本预训练-微调代码中,重点要学习的内容包括:1、加载官方提供的经典网络架构和已经训练好的模型,对最后一层全连接层进行修改,改为适合自己任务的网络架构。在此基础上,训练最后一层全
  • 2024-11-17随机森林(Random Forest)详解
    ✅作者简介:2022年博客新星第八。热爱国学的Java后端开发者,修心和技术同步精进。
  • 2024-11-17python岭迹图绘制函数
    一.岭迹图是什么?    岭迹图(RidgeTracePlot)是一种可视化工具,用于展示岭回归中正则化参数($\alpha$)对回归系数的影响。它能帮助我们理解特征的稳定性和正则化在控制模型复杂度中的作用。二.什么时候需要看岭迹图?存在共线性特征时当特征间高度相关,普通最小二乘法(OLS)
  • 2024-11-17AI在智能生产中的应用与算法研究
    摘要在工业4.0背景下,人工智能(AI)技术正在加速生产过程的智能化转型,推动制造业向数字化、自动化和智能化方向发展。本文延续庹忠曜所提出的《工业4.0时代下的人工智能新发展》的思想,从AI在智能生产中的主要应用场景入手,包括生产优化、质量控制、设备维护、智能供应链管理等,探讨
  • 2024-11-16手写体识别Tensorflow实现
    简介:本文先讲解了手写体识别中涉及到的知识,然后分步讲解了代码的详细思路,完成了手写体识别案例的讲解,希望能给大家带来帮助,也希望大家多多关注我。本文是基于TensorFlow1.14.0的环境下运行的手写体识别Tensorflow实现1MNIST数据集处理2神经网络3Softmax函数3.1什么
  • 2024-11-16基于线性回归的粮食产量预测(Python代码)
    一、引言预测粮食产量在农业规划、食品安全和全球经济稳定等多个方面都具有极其重要的意义,其应用场景也十分广泛。以下是对预测粮食产量的重要性和应用场景的详细介绍:1.1预测粮食产量的重要性(1)农业规划与决策支持:粮食产量预测为政府和相关机构提供了农业规划的基础数据。
  • 2024-11-15【RMBO-BILSTM分类预测2024新算法】红嘴蓝鹊优化算法RMBO优化双向长短期记忆神经网络的数据分类预测,RMBO-BiLSTM分类预测,多输入单输出模型。多特征输入单输出的二分类及多分类
    %%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行tic%restoredefaultpath%%读取数据res=xlsread('数据集.xlsx');%%划分训练集和测试集%P_train=res(1:250,1:12)';T_train=res(1:250,13)';M
  • 2024-11-15多种智能优化算法优化正则化极限机器学习机(RELM)的数据回归预测
     正则化极限学习机(RELM)通过引入正则化项来约束模型复杂度,从而提高模型的泛化能力。然而,优化RELM的最优权值(即隐藏层到输出层的权重)仍然是提升其性能的关键。通过多种智能优化算法来优化RELM的最优权值,可以显著提升其在数据回归预测任务中的性能。以下是相关过程的基本原理和示
  • 2024-11-15决策树学习--基于豆包、kimiai
    根据与豆包和kimi的对话,进行决策树的简单应用; 在使用决策树模型时,绘图通常指的是可视化决策树结构。这种可视化可以帮助我们理解模型是如何做出预测的,以及各个特征在决策过程中的重要性。在scikit-learn中,可以使用plot_tree函数来绘制决策树。以下是绘制决策树后常见的指标及其
  • 2024-11-1511.15
    实验二:逻辑回归算法实现与测试 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
  • 2024-11-15李沐《动手学深度学习》kaggle树叶分类(ResNet18无预训练)python代码实现
    前言    在尝试这个树叶分类之前,作者仅仅看完了ResNet残差网络一章,并没有看后面关于数据增强的部分,这导致在第一次使用最原始的ResNet18直接跑完训练数据之后的效果十分的差,提交kaggle后的准确仅有20%左右。本文最后依然使用未经预训练的手写ResNet18网络,但做了一定的
  • 2024-11-14【基于PyTorch的简单多层感知机(MLP)神经网络(深度学习经典代码实现)】
    importtorchfromtorchvisionimporttransformsfromtorchvisionimportdatasetsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptim#准备数据集batch_size=64transform=transforms.Compose([transforms.