pytorch入门2.x构建回归模型系列: pytorch入门2.0构建回归模型初体验(数据生成) pytorch入门2.1构建回归模型初体验(模型构建) pytorch入门2.2构建回归模型初体验(开始训练) 经过上面两个部分,我们完成了数据生成.网络结构定义,下面我们终于可以小试牛刀,训练模型了! 首先,我们先定义一些训练时要用到的参数: EPOCH = 1000 # 就是要把数据用几遍 LR = 0.1 # 优化器的学习率,类似爬山的时候应该迈多大的步子. BATCH_SIZE=50 其次…
pytorch入门2.x构建回归模型系列: pytorch入门2.0构建回归模型初体验(数据生成) pytorch入门2.1构建回归模型初体验(模型构建) pytorch入门2.2构建回归模型初体验(开始训练) pytorch对于神经网络有很好的封装,使得我们可以快速.简单的实现神经网络框架的编写. 0. 准备数据,并对数据集进行划分.划分其实有很多方法:见数据集划分实战code # 准备数据 import random x = torch.unsqueeze(torch.linspace(0,…
pytorch入门2.x构建回归模型系列: pytorch入门2.0构建回归模型初体验(数据生成) pytorch入门2.1构建回归模型初体验(模型构建) pytorch入门2.2构建回归模型初体验(开始训练) 终于要构建模型啦.这里我们构建的是回归模型,是用神经网络构建的,基本结构是什么样的呢? 你肯定听说过,神经网络有输入层.隐藏层.输出层,一般结构如下图所示(图片来源于网络,侵删): 所以,对比我们之前生成的数据来说,形如x=3我们想得到的输出为y=8.分别对应了上面的输入层和输出层,所以…
turicreate入门系列文章目录 1,turicreate入门 - jupyter & turicreate安装 2,turicreate入门 - 一个简单的回归模型 3,turicreate入门 - 优化回归模型,使得预测更准确 0,上传准备好的数据文件 fang_data2.csv 1,导入模块 import turicreate as tc 2,加载数据 sf = tc.SFrame('fang_data.csv') 可能遇到文件编码格式错误,使用文本编辑工具如notepad++将文件…
cucumber java从入门到精通(1)初体验 cucumber在ruby环境下表现让人惊叹,作为BDD框架的先驱,cucumber后来被移植到了多平台,有cucumber-js以及我们今天要介绍的主角cucumber-jvm. 先来看一下cucumber,简单来说cucumber是一个测试框架,就像是juint或是rspec一样,不过cucumber遵循的是BDD的原则. BDD就是行为驱动开发,是一种软件开发流程或者说是软件开发实践,具体学术化的东西这里就不介绍了,归根到底,cucumb…
python系列均基于python3.4环境 ---------@_@? -------------------------------------------------------------------- 提出问题:如何简单抓取一个网页的源码 解决方法:利用urllib库,抓取一个网页的源代码 ------------------------------------------------------------------------------------ 代码示例 #python3.…
[机器学习炼丹术]的炼丹总群已经快满了,要加入的快联系炼丹兄WX:cyx645016617 参考目录: 目录 1 创建自定义网络层 2 创建一个完整的CNN 2.1 keras.Model vs keras.layers.Layer 之前讲过了如何用tensorflow构建数据集,然后这一节课讲解如何用Tensorflow2.0来创建模型. TF2.0中创建模型的API基本上都放到了它的Keras中了,Keras可以理解为TF的高级API,里面封装了很多的常见网络层.常见损失函数等. 后续会详细…
turicreate入门系列文章目录 1,turicreate入门 - jupyter & turicreate安装 2,turicreate入门 - 一个简单的回归模型 3,turicreate入门 - 优化回归模型,使得预测更准确 在上一篇文章中 turicreate入门 - 一个简单的回归模型 我们创建了一个简单的[房屋面积-价格]线性模型,直观的感觉,预测应该不是很准,因为价格不仅跟面积相关,还与所在区域关系很大,黄埔区的一般肯定比金山区的价格高. area_price_model.ev…
import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("E:\\MNIST_data\\", one_hot=True) #构建回归模型,输入原始真实值(group truth),采用sotfmax函数拟合,并定义损失函数和优化器 #定义回归模型 x = tf.placeholder(tf.float32,…
weka提供了几种处理数据的方式,其中分类和回归是平时用到最多的,也是非常容易理解的,分类就是在已有的数据基础上学习出一个分类函数或者构造出一个分类模型.这个函数或模型能够把数据集中地映射到某个给定的类别上,从而进行数据的预测.就是通过一系列的算法,将看起来本来分散的数据,给划分成一个个不同的类,我们可以知道某个数据为什么要划分到这个类别,后来的数据通过这个过程就可以知道把它划分到哪个类别,从而进行了数据的预测. 要进行分类,我们根据什么分类,这就需要把数据分为训练集和测试集两个部分,先分析训练…