译者:bat67 最新版会在译者仓库首先同步。 作者:Justin Johnson 这个教程通过自洽的示例介绍了PyTorch的基本概念。 PyTorch主要是提供了两个核心的功能特性: 一个类似于numpy的n维张量,但是可以在GPU上运行 搭建和训练神经网络时的自动微分/求导机制 我们将使用全连接的ReLU网络作为运行示例。该网络将有一个单一的隐藏层,并将使用梯度下降训练,通过最小化网络输出和
聚类和降维:K-Means 聚类,层次聚类,主成分分析(PCA),奇异值分解(SVD)。 我们可以怎样发现一个数据集的底层结构?我们可以怎样最有用地对其进行归纳和分组?我们可以怎样以一种压缩格式有效地表征数据?这都是无监督学习的目标,之所以称之为「无监督」,是因为这是从无标签的数据开始学习的。 我们将在这里探索的两种无监督学习任务是:1)将数据按相似度聚类(clustering)成不同的分组;2)
非参数化模型:KNN、决策树和随机森林。包含交叉验证、超参数调优和集成模型。 非参数学习器 事情变得有点...扭曲了。 我们目前为止涉及的方法,线性回归,对率回归和 SVM ,它们的模型形式是预定义的。与之相反,非参数学习器事先没有特定的模型结构。在训练模型之前,我们不会推测我们尝试习得的函数f的形式,就像之前的线性回归那样。反之,模型结构纯粹由数据定义。 这些模型对于训练数据的形状更加灵活,但是
使用对数几率回归(LR)和支持向量机(SVM)的分类。 分类:预测标签 这个邮件是不是垃圾邮件?贷款者能否偿还它们的贷款?用户是否会点击广告?你的 Fackbook 照片中那个人是谁? 分类预测离散的目标标签Y。分类是一种问题,将新的观测值分配给它们最有可能属于的类,基于从带标签的训练集中构建的模型。 你的分类的准确性取决于所选的算法的有效性,你应用它的方式,以及你有多少有用的训练数据。 对数几率
RN笔记 一. 常用命令 比如我们希望查看RN的所有历史版本,可以在命令行中输入: npm view react-native versions -json 创建工程并指定版本: react-native init 工程名字 -source react-native@0.55.4 (无效) react-native init 工程名字 --version 0.55.4 在项目中运行npm inta
在备课菜单中,可以添加教案及四类教学活动:练习、问卷、公告、 讨论(注意:只支持网页端备课,手机 APP 无法备课)。 添加教案:教案支持从教案库导入、从校级资源库添加、本地上传三种方式; 如果选择从校级资源库添加,老师可以按照课程或教案两种方式来查找自己需要的教案资源: 添加练习:在备课日期下点击【添加练习】,可以选择【从练习库导入】或【创建练习】: 【创建练习】需要手动录入题目内容,题目不可重
近些年来出现了大量的关于 Git 的文档,教程和文章。我建议你浏览一下这些在线资源: 命令速查表 "Git - the Simple Guide" "Pro Git" ebook
实现汤米猫学说话的demo,即实现变声功能。 开发者说:自己经常来看code4app,看看有没有新的功能代码分享,受益很多,也学了不少东西,在此感谢code4app上能热心分享的开发者,最近要最一个项目,发现code4app上面没有变声方面的代码,在其他途径下,成功完成了此demo,当然很多取之网络,后来发现网络上已经有类似的,不过有延迟,嘻嘻,我优化的还好~~~不过也有不完善,欢迎各位拍砖~ 有
这是一个化学相关的图形化工具,包括一个二维的化学公式编辑器以及化学计算器等。
跟我学做菜吧 是在http://doc.yi18.net的开放API下编写,感谢医药吧的开放接口。 本程序适用于sailfish os,基于Qt 5.2开发,qml + js 编码. Screenshots:
Teaching interactive web platform PHP教学互动平台 本系统的主要目标是实现网上互动教学功能,在总体上采用B/S架构(Browser/Server),教师通过浏览器在该平台发布课程资料和作业等信息,数据资料经处理后存储在云端,学生注册后可提交作业,在线浏览教师发布的资料,以及在线交流学习心得,和教师答疑互动。 本系统的主要特色是针对移动设备的响应式布局,使得该平台
深度学习500问,以问答形式对常用的概率知识、线性代数、机器学习、深度学习、计算机视觉等热点问题进行阐述,以帮助自己及有需要的读者。 全书分为18个章节,近30万字。 1. 版权声明 请尊重作者的知识产权,版权所有,翻版必究。 未经许可,严禁转发内容! 请大家一起维护自己的劳动成果,进行监督。 未经许可, 严禁转发内容! 2018.6.27 TanJiyong 2. 概述 本项目是大家对A
综述 “余既滋兰之九畹兮,又树蕙之百亩” 本文采用编译器:jupyter 集成学习 (ensemble learning)通过构建并结合多个学习器来完成学习任务。下图显示出集成学习的一般结构,先产生一组"个体学习器",然后再通过某种方式将他们结合起来解决一个问题。 在日常生活中也充满着集成学习的例子:比如“买东西找人推荐”“专家会诊确定病情”等 。 个体学习器由常见的机器学习模型构成,采用
第一次面试,有点紧张。 自我介绍 1.html标签有哪些? 2.行内元素和块元素有哪些,区别在于什么地方,以及他们的宽度有什么决定? 3.看代码说输出结果 for(var i = 5 ;i>0;i--){ console.log(--i) } 4.去重 [{ date:'2022-1-25', date:'2023-1-25', date:'2022-4-25', date:'2022-1-22'