触摸壹缕阳光

LV1
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从零开始实现数据预处理流程

众所周知,训练机器学习模型的目标是提高模型的泛化能力,通常使用测试集误差来近似模型在现实世界的泛化误差。为了能用机器学习来解决现实世界的问题,我们通常需要对从现...

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机器学习入门 13-6 Ada Boosting和Gradient Boosting

Bagging 集成学习是通过集成多个具有差异性的子模型构成的,这些子模型之间是相互独立的。除了 Bagging 这类集成学习方式之外,还有另外一类非常典型的集...

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机器学习入门 13-5 随机森林和Extra-Trees

前面几个小节介绍了 Bagging 集成学习方法。简单来说,Bagging 方式是通过在样本以及特征空间上随机选取样本以及特征的方式来创建诸多差异性的子模型,然...

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机器学习入门 13-4 OOB和关于Bagging的更多讨论

上一小节介绍了 Bagging 这种集成学习方式,我们不再使用不同的机器学习算法进行集成,而是使用同一种机器学习算法,让这个算法在不同的样本上进行训练,而这些不...

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机器学习入门 13-4 oob(Out-of-Bag)和关于Bagging的更多讨论

上一小节介绍了 Bagging 这种集成学习方式,我们不再使用不同的机器学习算法进行集成,而是使用同一种机器学习算法,让这个算法在不同的样本上进行训练,而这些不...

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机器学习
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Python图像处理库-PIL获取图像的数值矩阵

上一小节已经介绍了如何安装 PIL 以及 Image 类的简单使用,比如从当前路径下加载名为 shiliu.jpg 的图像。

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机器学习入门 13-2 Soft Voting Classifier

上一小节介绍了集成学习算法,简单来说让多个机器学习算法在同一个问题上分别进行学习并预测,最终根据 "少数服从多数" 的原则作出最终预测,这种所谓少数服从多数的投...

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机器学习入门 13-3 Bagging and Pasting

前两个小节介绍了集成学习,集成学习的思路就是让多个机器学习算法在同一个问题上分别进行学习并预测,最终根据投票 "少数服从多数" 的原则作出最终预测。根据统计学中...

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Python图像处理库-PIL获取图像的数值矩阵

在Python图像处理库-初识PIL中已经介绍了如何安装 PIL 以及 Image 类的简单使用,比如从当前路径下加载名为 shiliu.jpg 的图像。

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Python
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Python图像处理库-初识PIL

PIL 全称为 Python Imaging Library,已经是 Python 平台事实上的图像处理标准库了。PIL 功能非常强大,但 API 却非常简单易...

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PyTorch入门笔记-常见的矩阵乘法

前文介绍了根据传入参数的张量维度决定其实现功能的 torch.matmul 函数。torch.matmul 函数功能强大,虽然可以使用其重载的运算符 @,但是使...

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PyTorch入门笔记-matmul函数详解

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PyTorch入门笔记-张量相乘matmul函数02

torch.matmul(input, other, out = None) 函数对 input 和 other 两个张量进行矩阵相乘。torch.matmul...

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PyTorch入门笔记-张量相乘matmul函数01

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PyTorch入门笔记-张量的运算和类型陷阱

加、减、乘、除是最基本的数学运算,分别通过 torch.add、torch.sub、torch.mul 和 torch.div 函数实现,Pytorch 已经重...

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机器学习入门 13-1 什么是集成学习?

本章会介绍机器学习领域中非常重要的集成学习方法。在机器学习中,集成学习方法使用多种学习算法来获得比使用任何单独的学习算法更好的预测性能。

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PyTorch入门笔记-分割split函数

torch.split(input, split_size_or_sections, dim = 0) 函数会将输入张量(input)沿着指定维度(dim)分割...

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PyTorch入门笔记-分割chunk函数

torch.chunk(input, chunks, dim = 0) 函数会将输入张量(input)沿着指定维度(dim)均匀的分割成特定数量的张量块(chu...

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快速上手 fastText 工具解决文本分类

前文已经介绍了 fastText 开源工具的安装,接下来使用 fastText 工具来解决具体的文本分类问题(fastText 还可以训练词向量,此时 fast...

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PyTorch入门笔记-堆叠stack函数

torch.cat(tensors, dim = 0) 函数拼接操作是在现有维度上合并数据,并不会创建新的维度。如果在合并数据时,希望创建一个新的维度,则需要使...

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