文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

在MNIST数据集上使用Pytorch中的Autoencoder进行维度操作

这将有助于更好地理解并帮助在将来为任何ML问题建立直觉。 ? 首先构建一个简单的自动编码器来压缩MNIST数据集。使用自动编码器，通过编码器传递输入数据，该编码器对输入进行压缩表示。...然后该表示通过解码器以重建输入数据。通常，编码器和解码器将使用神经网络构建，然后在示例数据上进行训练。 但这些编码器和解码器到底是什么？ ?...此外，来自此数据集的图像已经标准化，使得值介于0和1之间。 由于图像在0和1之间归一化，我们需要在输出层上使用sigmoid激活来获得与此输入值范围匹配的值。...由于要比较输入和输出图像中的像素值，因此使用适用于回归任务的损失将是最有益的。回归就是比较数量而不是概率值。...检查结果： 获得一批测试图像 获取样本输出 准备要显示的图像 输出大小调整为一批图像 当它是requires_grad的输出时使用detach 绘制前十个输入图像，然后重建图像 在顶行输入图像，在底部输入重建

3.4K20

CSV数据读取，性能最高多出R、Python 22倍

性能指标是随着线程数从1增加到20而加载数据集所花费的时间。 由于Pandas不支持多线程，因此报告中的所有数据均为单线程的速度。 浮点型数据集 第一个数据集包含以1000k行和20列排列的浮点值。...单线程CSV.jl是没有多线程的Pandas（Python）的1.5倍，而多线程的CSV.jl可以达到11倍。 字符串数据集 I 此数据集在且具有1000k行和20列，并且所有列中不存在缺失值。 ?...价格的四个列是浮点值，并且有一个列是日期。 ? 单线程CSV.jl比从data.table中读取的R速度快约1.5倍。 而多线程，CSV.jl的速度提高了约22倍！...但是，使用更多线程，Julia的速度与R一样快或稍快。 宽数据集 这是一个相当宽的数据集，具有1000行和20k列。数据集包含的数据值类型有：String、Int。 ?...我认为从旧技术过渡到新技术的十年之久并不是一个糟糕的时标，甚至没有接近网络技术的翻版。

2K63
您找到你想要的搜索结果了吗？
是的
没有找到

R︱高效数据操作——data.table包（实战心得、dplyr对比、key灵活用法、数据合并）

由于业务中接触的数据量很大，于是不得不转战开始寻求数据操作的效率。于是，data.table这个包就可以很好的满足对大数据量的数据操作的需求。...注意: data.table之后，一些常规的data.frame的操作就失效了，譬如： data[,-1]、data[,1]这样的操作就不是这么用的了。...data.table中，还有一个比较特立独行的函数： 使用:=引用来添加或更新一列（参考：R语言data.table速查手册） DT[, c("V1","V2") := list(round(exp(V1...DT数据集按照x分组，然后计算v变量的和、最小值、最大值。 （2）dplyr函数利用%>%（链式操作）来改进： 链式操作是啥意思呢？...—————————————————————— 实战一：在data.table如何选中列，如何循环提取、操作data.table中的列？

7.5K43

R+NLP︱text2vec包——BOW词袋模型做监督式情感标注案例（二,情感标注）

同样，text2vec的数据结构迁入的是data.table，所以效率极高，纵观来看，开发者都很有良心，每个环节都十分注意效率，再次给赞，关于data,table包可以参考我的另外一篇博客：R︱高效数据操作...ID是否一一对应，本次案例当然是一一对应，但是在自己操作的过程中，很容易出现，生成的DTM文档顺序发生了改变，你还不知道怎么改变，然后复查可就麻烦大了。...—小而美法则 3、基于logistics的情感标注 监督式的机器学习算法很多，当然选用一个较为经典、解释性比较强的方法，logistics就是这样的办法，不会的戳我的博客：笔记+R︱Logistics...R语言的文本处理效率本身不高，而且大数据集下，任何处理软件的处理都显得很无力，所以hash化是一个不可避免的趋势。这一趋势，被雅虎广泛使用（ Vowpal Wabbit）。...关于哈希化，可参考我的博客：R语言实现︱局部敏感哈希算法（LSH）解决文本机械相似性的问题（一，基本原理） Hash化主要在第三步，设置、形成语料文件时进行操作，之后操作一样。

1.5K20

Matt Dowle 演讲节选（二）

在这行代码中，B 的值来自于 DF 这个表，而不是 global environment。...换句话说，哪怕在 global environment 中存在一个叫做 B 的变量，那么data.talbe在运行的时候也会“认” DF 中的那个叫做 B 的列，而不是 global environment...因为任何对列的处理都必须导致数据集在内存中的复制，也即假如我们的内存是 4G，那么在使用data.frame的情况下，我们最大就只能处理 2G 的数据集！...一个更极端的例子是，加入你在 4G 内存中 装下了一个 3G 的数据集，这时你想要删去其中的一列都是不可能的，因为在data.frame中，哪怕删除操作都会导致数据集的复制！...（大猫：在最新版本的 R 中，这个问题已经明显缓解，但是这时已经过去了5年多）而在data.table中，一切都是那么自然： > DF[, colToDelete := NULL] 哪怕你的数据集有

1.1K40

「r」dplyr 里的 join 与 base 里的 merge 存在差异

今天在使用连接操作时发现：虽然都是合并操作函数，dplyr 包里的 *_join() 和基础包里面的 merge() 存在差异，不同的数据结构，结果也会存在偏差。...相同的数据，不同的操作函数存在差异 在进行连接操作时，我们会发现 dplyr 的结果会报错！...本质上是 data.table 体格的泛型函数不支持类似基础包中的操作。 如何编写代码支持对上述数据集的连接操作？...但特殊情况下，即类似我上述构造的数据集：数据子集不是所有但两两之间都存在共有的列，但按照一定的顺序确实能够将其合并。...： 构造两个集合 to_join 和 be_join，to_join 初始化为数据集的第一个子集，而 be_join 为其他子集。

1.5K30

R语言处理一个巨大的数据集，而且超出了计算机的内存限制

使用R编程处理一个超出计算机内存限制的巨大数据集时，可以采用以下策略（其他编程语言同理）：使用数据压缩技术：将数据进行压缩，减小占用的内存空间。...可以使用R的数据压缩包（如bigmemory、ff、data.table）来存储和处理数据。逐块处理数据：将数据集拆分成较小的块进行处理，而不是一次性将整个数据集加载到内存中。...可以使用data.table包或readr包的分块读取数据的功能。使用索引：为了加快数据检索速度，可以在处理大型数据集时使用索引。...存储数据集到硬盘：将数据集存储到硬盘上，而不是加载到内存中。可以使用readr或data.table包的函数将数据集写入硬盘，并使用时逐块读取。...使用其他编程语言：如果R无法处理巨大数据集，可以考虑使用其他编程语言（如Python、Scala）或将数据导入到数据库中来进行处理。

69991

R练习50题 - 第一期

写在前面 从这期开始，大猫课堂将会推出一个新的系列：R练习50题，目的是使用50道练习题让大家掌握常用的数据操作，例如寻找每组最大的N个观测等。...虽然具有明显的金融背景，但是它和其他学科所遇到的数据集是相通的：在我们的数据集中，每个股票代码symbol和日期date的组合都决定了唯一的一个观测，相当于数据集的key，这种由“横截面”与“时间序列”...值得说明的有一下几点： 数据集为“面板数据”：包含多个股票（横截面），而每个股票则有多个按照日期排序的变量（时间序列） 股票代码symbol 和日期date共同组成了数据集的key，也即每个唯一的symbol...unique：找出symbol中不重复的值。 在data.table的语法中，先进行列选择操作，再对列进行处理。所以上述语句会先执行str_detect，再执行unique。...它是data.table内置函数之一，和unique几乎执行相同的操作，唯一不同的是，unique返回的是不重复的item（是一个向量），而uniqueN返回的是不重复的数量（是一个数字）。

2.4K40

「R」数据操作（三）：高效的data.table

接「R」数据操作（一）和「R」数据操作（二） 使用data.table包操作数据 data.table包提供了一个加强版的data.frame，它运行效率极高，而且能够处理适合内存的大数据集，它使用[]...对数据进行分组汇总 by是data.table中另一个重要参数（即方括号内的第3个参数），它可以将数据按照by值进行分组，并对分组计算第2个参数。...data.table中，by所对应的组合中的值是唯一的，虽然实现了目标，但结果中没有设置键： key(type_class_test0) #> NULL 这种情况下，我们可以使用keyby来确保结果的data.table...("model", "vehicle"), mean_quality] #> [1] 6 对大数据集使用键进行搜索，能够比迭代使用逻辑比较快得多，因为键搜索利用了二进制搜索，而迭代在不必要的计算上浪费了时间...我们知道R存在复制修改机制，这在进行大数据计算时开销很大，data.table提供了一系列支持语义的set函数，它们可以原地修改data.table，因此避免不必要的复制。

5.9K20

【工具】深入对比数据科学工具箱：Python和R之争

从工具上来看，按由业务到工程的顺序，这个两条是：EXCEL >> R >> Python >> Scala 在实际工作中，对于小数据集的简单分析来说，使用EXCEL绝对是最佳选择。...当我们需要更多复杂的统计分析和数据处理时，我们就需要转移到 Python 和 R 上。在确定工程实施和大数据集操作时，我们就需要依赖 Scala 的静态类型等工程方法构建完整的数据分析系统。...内容管理系统：基于Django，Python可以快速通过ORM建立数据库、后台管理系统，而R中的 Shiny 的鉴权功能暂时还需要付费使用。...参数传递 数据读取 基本数据结构对照 矩阵转化 矩阵计算 数据操作 参数传递 Python/R 都可以通过命令行的方式和其他语言做交互，通过命令行而不是直接调用某个类或方法可以更好地降低耦合性，在提高团队协作的效率...事实上，现在 R 和 Python 的数据操作的速度已经被优化得旗鼓相当了。下面是R中的 data.table、dplyr 与 Python 中的 pandas 的数据操作性能对比： ?

1.3K40

data.table包使用应该注意的一些细节

fread中nThread 参数的使用   注意默认nThread=getDTthreads()，即使用所有能用的核心，但并不是核心用的越多越好，本人亲自测试的情况下，其实单核具有较强的性能，只有在数据大于...因此对于不是非常巨大的文件，建议设置为1，不要使用全部核心 fread中sep是自动检测的   所以在循环读入文件的过程中，就算不同文件的分隔符不同，也可以循环一次性方便的读入； 还有就算后续改变了文件的分隔符...as.data.table函数中同样有一个rownames参数，设置为T可以将行名保留下来作为data.table的一列 不建议set和for循环一起使用   虽然set可以在内存上直接改变数值，但在R...中的0.6就不等于0.6， 虽然很费解，但这是因为计算机在存储浮点数时出现的一些问题。...  类似于集合运算，data.table中fintersect, fsetdiff, funion，fsetequal函数能对不同数据框的行求交集，差集，并集等 可以直接对列按分隔符进行分割   应用

1.5K10

懒癌必备-dplyr和data.table让你的数据分析事半功倍

接下来，我就为大家分享几个我在工作当中最常用来做数据分析用到的包，dplyr和data.table，我保证你get到这两个包后，就再也不想用R里面自带的基础包函数进行数据分析了！！...（贼笑中） dplyr包 R语言中最为重要的包（之一）！ 它可以让数据分析功能更加强大，代码更加简洁。你可以随心所欲的操作它，使用它获取你想要的数据，而且它的语法非常简单，非常直白。...找到合适的packages并学习使用它，绝对会让我们数据分析工作事半功倍！ 我们有没有发现dylyr包中函数使用的一些规律？ 有的！...①第一个参数都是数据集df ②查询条件都是关于如何操作数据集的，在列上面进行操作 ③返回的都是新的数据集，不会改变原始数据集 在介绍下一个包之前，我们先来引入一个dplyr包的综合运用： grouped..."B")] 使用j DT[,v1] #选择v1列 那如果我要选择多列呢，大家注意一下这里不是用c()来选取了， 而是通过.()来选取，注意前面有一个”.”号，所以我说data.table的语法有点奇怪呢

2.4K70

一行代码搞定分组回归

写 在前面 在目前为止所有小伙伴们向大猫请教过的R问题中，大猫总结了最常遇见同时也是比较难的三个问题，分别是（1）事件研究法；（2）分组回归；（3）滚动回归。...事件研究法在第一期中已经讲述，本期我们就来瞧瞧如何做分组回归~ PS：由于微信的限制，给大猫留言的小伙伴超过48小时后大猫就不能回复你们了。所以如果想联系大猫，可以按照文章最后的微信号加大猫微信哦。...很多小伙伴大动干戈想把原数据集按照stkid的值拆成若干子数据集，并用for循环来做回归——大可不必这样。其实，要实现这一步只需要一行代码哦。...在google中输入“the answer to life the universe and everything”会有惊喜哦。 set.seed(42) # 生成样例数据集dt，其一共有100行。...keyby语句为data.table包中的分组语句，它能够对keyby中的每一个不同的值（这里为abcde）都分别跑一次回归。

3.4K40

R语言数据分析利器data.table包 —— 数据框结构处理精讲

将一个R对象转化为data.table，R可以时矢量，列表，data.frame等，keep.rownames决定是否保留行名或者列表名，默认FALSE,如果TRUE,将行名存在"rn"行中，keep.rownames...DT的属性，setattr(x,name,value) x时data.table,list或者data.frame,而name时属性名，value时属性值，setnames(x,old,new)，设置x...",那么会从包含该字符的行开始读； select,需要保留的列名或者列号，不要其它的； drop,需要取掉的列名或者列号，要其它的； colClasses，类字符矢量，用于罕见的覆盖而不是常规使用...showProgress，在工作台显示进程，当用file==""时，自动忽略此参数 verbose，是否交互和报告时间 data.table数据框结构处理语法 data.table[ i , j ,...roll 当i中全部行匹配只有某一行不匹配时，填充该行空白，+Inf(或者TRUE)用上一行的值填充，-Inf用下一行的值填充，输入某数字时，表示能够填充的距离，near用最近的行填充 rollends

5.6K20

5个例子比较Python Pandas 和R data.table

Python和R是数据科学生态系统中的两种主要语言。它们都提供了丰富的功能选择并且能够加速和改进数据科学工作流程。...在这篇文章中，我们将比较Pandas 和data.table，这两个库是Python和R最长用的数据分析包。我们不会说那个一个更好，我们这里的重点是演示这两个库如何为数据处理提供高效和灵活的方法。...我们将介绍的示例是常见的数据分析和操作操作。因此，您可能会经常使用它们。 我们将使用Kaggle上提供的墨尔本住房数据集作为示例。...另一方面，data.table仅使用列名就足够了。 示例3 在数据分析中使用的一个非常常见的函数是groupby函数。它允许基于一些数值度量比较分类变量中的不同值。...data.table中使用减号获得降序结果。 示例5 在最后一个示例中，我们将看到如何更改列名。例如，我们可以更改类型和距离列的名称。

3K30

35行代码搞定事件研究法（下）

注意 I，本代码主要使用data.table包完成，关于data.table包的相应知识会在涉及的时候进行讲解。在以后的课堂中，我们会重点介绍data.table这个包。...do_car() 要求我们提供n, r, rm, date 四个参数，但是向量 ns 只能提供 n 这一个参数的值，因此我们需要用pryr包中的partial() 函数把剩下的几个变量补充完整（感谢pryr...这也是一个比较常见的设定。 大猫用这个数据集在自己的surface pro 4 i5版上连续跑了三遍，每一次的耗时分别为： 79s 81s 82s 三次平均耗时在80秒左右。...可以说，这是一个非常优秀的成绩了。况且我们平时遇到的数据集应该远远小于模拟数据集，小伙伴还担心什么嗯？...语句“car :=” 表示在原数据集中新建一个名为 car 的变量，vapply(ars, sum)的含义是把超额收益率向量ars中的元素相加，double(1)指定输出的必须是一个标量（因为对于每个事件日

1.2K40

一行代码对日期插值

在分析时，我们为了获得完整的时间序列就需要“插入”那些丢失的日期。 举一个例子： ? 这个数据集中有5行观测，2组分类（id等于1和2）。...我们看到CJ数据集中，每个id所对应的时间都被填充完整了。 （在建立CJ数据集的过程中，我们使用了seq函数来建立完整的时间序列） 接下来，我们把CJ数据集merge回原来的数据集dt。...我们看到，原数据集存在观测的那些日期，val值都被保留，而被插入的那些日期，val是NA。当然，我们可以修改上一条语句中的nomatch参数把填充指改成任意值，例如0。...例如，在我们的样例数据集sample中，id=1的观测对应的日期最小值的为01-08，最大值为01-14，而我们希望填充这两个日期“之间”的所有值。...处女座无数次为了给数据集取一个合适的名字心力交瘁…… 下 期预告 根据官网公告，Microsoft R Open 3.4版本将会“coming soon in May”，大猫会在第一时间给大家发布号外~

1.4K30

数据流编程教程：R语言与DataFrame

在实际使用中，data.talbe::fread()的读取速度可以比原生的read.csv有3-10倍的提升速度。...其中最亮眼的是，R中的DataFrame和数据库之前可以以整个数据框插入的形式插入数据而不需要再拼接SQL语句。 以下是一个官方文档的示例： 三....(x, y): x 和 y 的并集（按行） setdiff(x, y): x 和 y 的补集 （在x中不在y中） 更多详细操作可以参考由SupStats翻译的 数据再加工速查表，比Python的老鼠书直观很多...ggvis最明显的区别就是在作图时直接支持%>%的管道操作，比如： ggplot2与ggvis的关系类似于plyr与dplyr的关系,都是一种演化过程。 六....在R中使用DDF，我们不需要修改之前任何的代码，并且绕过Hadoop的绝对限制，就可以让data frame格式的数据，自动获得分布式处理的能力！

3.8K120
点击加载更多

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券