Python与算法之美

Pandas ❤️ Spark, Pytorch ❤️ TensorFlow。。。
127 篇文章
23 人订阅

全部文章

lyhue1991

60分钟看懂HMM的基本原理

HMM模型,韩梅梅的中文拼音的缩写,所以又叫韩梅梅模型,由于这个模型的作者是韩梅梅的粉丝,所以给这个模型取名为HMM。开玩笑!

10340
lyhue1991

一文读懂EM期望最大化算法和一维高斯混合模型GMM

EM最大期望算法是一个数值求解似然函数极大值的迭代算法,就好像梯度下降算法是一种数值求解损失函数极小值的迭代算法一样。

6820
lyhue1991

一文读懂矩估计、极大似然估计和贝叶斯估计

所谓参数估计,就是已知随机变量服从某个分布规律,但是概率分布函数的有些参数未知,那么可以通过随机变量的采样样本来估计相应参数。

5120
lyhue1991

30分钟学会XGBoost

xgboost是一种集成学习算法,属于3类常用的集成方法(bagging,boosting,stacking)中的boosting算法类别。它是一个加法模型,基...

7610
lyhue1991

10分钟学会pillow图像处理16式

PIL:Python Imaging Library,是Python环境下最受欢迎的图像处理库,木有之一。

6110
lyhue1991

3500 字算法刷题精华总结

写出几种常见复杂度对应的算法,星友们给出的答案都很准确,在这里参考星友聂磊的答案:

6010
lyhue1991

使用GPU训练模型

Pytorch没有官方的高阶API。一般通过nn.Module来构建模型并编写自定义训练循环。

9220
lyhue1991

训练模型的3种方法

Pytorch没有官方的高阶API。一般通过nn.Module来构建模型并编写自定义训练循环。

9820
lyhue1991

构建模型的3种方法

Pytorch没有官方的高阶API。一般通过nn.Module来构建模型并编写自定义训练循环。

9720
lyhue1991

TensorBoard可视化

在我们的炼丹过程中,如果能够使用丰富的图像来展示模型的结构,指标的变化,参数的分布,输入的形态等信息,无疑会提升我们对问题的洞察力,并增加许多炼丹的乐趣。

7710
lyhue1991

损失函数

一般来说,监督学习的目标函数由损失函数和正则化项组成。(Objective = Loss + Regularization)

5210
lyhue1991

模型层

torch.nn中内置了非常丰富的各种模型层。它们都属于nn.Module的子类,具备参数管理功能。

5010
lyhue1991

Dataset和DataLoader

Pytorch通常使用Dataset和DataLoader这两个工具类来构建数据管道。

8610
lyhue1991

20分钟学会DBSCAN聚类算法

DBSCAN是一种非常著名的基于密度的聚类算法。其英文全称是 Density-Based Spatial Clustering of Applications ...

6310
lyhue1991

nn.functional和nn.Module

Pytorch提供的方法比numpy更全面,运算速度更快,如果需要的话,还可以使用GPU进行加速。

6020
lyhue1991

张量的数学运算

Pytorch提供的方法比numpy更全面,运算速度更快,如果需要的话,还可以使用GPU进行加速。

5820
lyhue1991

3小时Java入门

最近狂写了一个月的Spark,接手的项目里的代码以Scala语言为主,Java为辅,两种语言混合编码。发现要深入地掌握Scala,很有必要学习一下Java,以便...

8430
lyhue1991

3小时Scala入门

1,安装Java 2,配置Java环境变量 3,安装Scala 4,配置Scala环境变量 参考文末阅读原文链接。

6720
lyhue1991

2小时入门Spark之MLlib

最近由于一直在用Spark搞数据挖掘,花了些时间系统学习了一下Spark的MLlib机器学习库,它和sklearn有八九分相似,也是Estimator,Tran...

7620
lyhue1991

图解 Python 浅拷贝与深拷贝

从字面上看,上述语句创建了变量 lst 和 new_list,并且 lst 和 new_list 的赋值都为一个列表。但是,Python 的赋值语句并不会复制对...

8230

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券