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blog(为什么会重名，真的醉了)

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ubuntu创建pytorch-gpu的docker环境

ubuntu 容器镜像服务 pytorch gpu 镜像

vim先按Esc，然后输入:wq回车，保存退出，生怕你们linux不好(doge。

2024-01-05

4060

Friedman检验及后续Nemenyi检验可视化

alpha 变量可视化设计数据

弗里德曼检验（Friedman test）是一种非参数统计检验方法，用于比较来自不同群体或条件的相关样本。它是一种针对重复测量设计的方法，适用于有序分类变量或等级变量。Friedman 检验是一种非参数方法，它不依赖于数据的分布假设，因此在数据不满足正态分布或方差齐性的情况下也可以使用。它广泛应用于医学、社会科学和其他领域的研究中，特别适用于重复测量设计和相关样本的比较分析。

2024-01-02

2.2K0

深度学习-Pytorch张量tensor详解（线性回归实战）

深度学习线性回归 pytorch tensor 模型

张量（tensor）是Pytorch中最基本的操作对象，表示一个多维矩阵，类似numpy中的ndarrays，是可以在GPU上使用以加速运算。

2023-05-23

6350

机器学习-主成分分析PCA降维

机器学习 lambda pca 变量数据

主成分分析（Principle Component Analysis，PCA）是常用的降维方法，用较少的互不相关的新变量来反映原变量所表示的大部分信息，有效解决维度灾难问题。

2023-05-23

5490

机器学习-层次聚类（谱系聚类）算法

机器学习 data 函数数据算法

层次聚类（Hierarchical Clustreing）又称谱系聚类，通过在不同层次上对数据集进行划分，形成树形的聚类结构。很好体现类的层次关系，且不用预先制定聚类数，对大样本也有较好效果。

2023-05-23

1.9K0

机器学习-朴素贝叶斯（高斯、多项式、伯努利）

机器学习变量测试模型数据

贝叶斯分类器主要思想是基于贝叶斯定理，是机器学习中重要的分类算法，适用于高维度的大数据集，速度快，准确率高，一个经典的应用场景是识别垃圾邮件。

2023-05-23

5850

机器学习-特征提取（one-hot、TF-IDF）

机器学习编码函数数据统计

特征工程是机器学习中的第一步，会直接影响机器学习的结果。可以说数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限。特征工程包括特征提取、特征预处理和特征降维等。

2023-05-23

1.1K0

机器学习-决策树算法（ID3、C4.5和CART）

机器学习决策树 cart 数据算法

类似if-else结构，通过若干判断（决策）来确定分类结果，比如打网球数据集中，包括天气、温度、湿度、风力四个特征，标签是play，表示是否适合打网球，属于二分类问题。

2023-05-23

1.4K0

机器学习-支持向量机SVM算法

机器学习 svm 模型数据算法

支持向量机（Support Vector Machine, SVM）对监督学习下二分类问题提供了一个绝妙的解决方案。通过对偶函数和核函数求解，将适用范围从二维线性推广到多维非线性模型，使用相关方法变形，也可用于多分类问题和回归问题。

2023-05-23

5360

机器学习-对数几率回归（逻辑回归）算法

机器学习线性回归函数模型算法

对数几率回归（Logistic Regression），也称逻辑回归，虽然名字中含有回归，但其实是一种分类算法。找一个单调可微函数将分类任务中的真实标记与线性回归模型的预测值联系起来，是一种广义线性回归。

2023-05-23

8530

机器学习-多项式回归算法

机器学习线性回归模型数据算法

多项式回归（Polynomial Regression）顾名思义是包含多个自变量的回归算法，也叫多元线性回归，多数时候利用一元线性回归（一条直线）不能很好拟合数据时，就需要用曲线，而多项式回归就是求解这条曲线。

2023-05-23

6310

机器学习-线性回归算法（房价预测项目）

机器学习线性回归函数模型算法

线性回归（Linear Regression）是回归任务中最常见的算法，利用回归方程对自变量和因变量进行建模，且因变量和自变量之间是线性关系而得名，从而可以根据已知数据预测未来数据，如房价预测、PM2.5预测等。

2023-05-23

8920

机器学习-KMeans算法（图解算法原理）

机器学习可视化数据算法原理

k均值聚类算法（k-means clustering algorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法，也就是将数据分成K个簇的算法，其中K是用户指定的。

2023-05-23

1.1K0

范数详解-torch.linalg.norm计算实例

机器学习 torch 函数压缩优化

范数是一种数学概念，可以将向量或矩阵映射到非负实数上，通常被用来衡量向量或矩阵的大小或距离。在机器学习和数值分析领域中，范数是一种重要的工具，常用于正则化、优化、降维等任务中。

2023-05-03

1.9K0

Mathematics2022-Network Embedding Algorithm Taking in Variational Graph AutoEncoder

algorithm autoencoder embedding 算法网络

属性网络在现实世界中被广泛的用于建模实体间的连接，其中节点的联通边表示对象之间的关系以及关于节点本身的描述中节点的属性信息。举了3个例子：

2023-03-26

8740

KDD2016-Structural Deep Network Embedding

网络无处不在，许多现实世界中的应用程序都需要挖掘网络中的信息。比如社交网络中推荐好友，在网络集群用户并推荐商品，在蛋白质网络中研究分子等，挖掘网络中的信息是非常重要的。

2023-03-15

5760

AAAI2021-Hierarchical Reinforcement Learning for Integrated Recommendation

推荐系统强化学习

如图1是一个真实世界中综合的推荐系统，它首先从不同的频道中集成了不同的项目（比如视频、新闻、文章），然后对这些项目进行排序并完成综合推荐。

2023-03-11

4430

深度学习-AlexNet（第一个深度卷积网络）

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AlexNet是第一个深度卷积网络模型，赢得了2012年ImageNet图像分类竞赛的冠军，自98年的LeNet后再次将深度学习研究引热，创造性的提出了很多方法且影响至今，如使用GPU进行训练，使用ReLU 作为非线性激活函数，使用 Dropout 防止过拟合，使用数据增强来提高模型准确率等。

2023-01-30

6320

深度学习-LeNet（第一个卷积神经网络）

模型测试腾讯云测试服务卷积神经网络神经网络 https

LeNet模型是在1998年提出的一种图像分类模型，应用于支票或邮件编码上的手写数字的识别，也被认为是最早的卷积神经网络(CNN)，为后续CNN的发展奠定了基础，作者LeCun Y也被誉为卷积神经网络之父。LeNet之后一直直到2012年的AlexNet模型在ImageNet比赛上表现优秀，使得沉寂了14年的卷积神经网络再次成为研究热点。

2022-12-16

1.3K0

深度学习-神经网络（Pytorch应用）

神经网络 https 网络安全

受生物神经网络的启发，每个神经元与其他神经元相连，当它兴奋的时候就会向相连的神经元发送化学信号，从而改变这些神经元内的电位，当神经元的电位超过阈值后就会被激活，即也变得兴奋起来，继而向其他神经元发送化学信号。

2022-12-13

4300

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