之前用过sklearn提供的划分数据集的函数,觉得超级方便.但是在使用TensorFlow和Pytorch的时候一直找不到类似的功能,之前搜索的关键字都是"pytorch split dataset"之类的,但是搜出来还是没有我想要的.结果今天见鬼了突然看见了这么一个函数torch.utils.data.Subset.我的天,为什么超级开心hhhh.终于不用每次都手动划分数据集了. torch.utils.data Pytorch提供的对数据集进行操作的函数详见:https://pyt

$money_total=100; $personal_num=10; $min_money=0.01; $money_right=$money_total; $randMoney=[]; for($i=1;$i<=$personal_num;$i++){ if($i== $personal_num){ $money=$money_right; }else{ $max=$money_right*100 - ($personal_num - $i ) * $min_money *100; $mon

//将n 分成k份的 分法总数 #include "stdafx.h" #include"stdio.h" #include<iostream> using namespace std; int f(int n,int k) { if (k == 2) return n / 2; else { int s = 0; for (int i = 1; i <= n / k; i++)//第一份初始值i s = s + f(n - (i - 1)*k -

背景:从数据库中,随机生成一份试卷,试卷的种类分为单选.多选.判断三种题型. 首先我需要生成随机数id(在这之前我需要知道数据库中各个题型的题数,这样我才能设置随机数),并依据生成的随机数id,去查找对应的题目.而在js的数组操作中,有filter.splice.concat.every.find等等.我需要从数据库中取出特定的数据,而我返回的是一组对象,那么我需要过滤出特定的部分. 代码如下: var danxuan = getRandomNum(danxuan_count,20);var d

import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms import matplotlib.pyplot as plt import time import sys sys.path.append("..") #导入d2lzh_pytorch import d2lzh_pytorch as d2l #导入所需要的包和模块 mnist_train =torchvision.datasets.F

准备数据 准备 COCO128 数据集,其是 COCO train2017 前 128 个数据.按 YOLOv5 组织的目录: $ tree ~/datasets/coco128 -L 2 /home/john/datasets/coco128 ├── images │   └── train2017 │   ├── ... │   └── 000000000650.jpg ├── labels │   └── train2017 │   ├── ... │   └── 000000000650

为什么要定义Datasets: PyTorch提供了一个工具函数torch.utils.data.DataLoader.通过这个类,我们在准备mini-batch的时候可以多线程并行处理,这样可以加快准备数据的速度.Datasets就是构建这个类的实例的参数之一. 如何自定义Datasets 下面是一个自定义Datasets的框架: class CustomDataset(data.Dataset):#需要继承data.Dataset def __init__(self): # TODO # 1

package erase; import java.util.Scanner; public class 猴子分桃 { public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated method stub //假设每个猴子拿走1个,加上每个猴子仍在海里的1个, //剩下的4个,所以从14开始,其实好多开始不重要 int num = 14; while(true) { if(Fentao(num)) { break; } num+

Description You are given the string s of length n and the numbers p, q. Split the string s to pieces of length p and q. For example, the string "Hello" for p = 2, q = 3 can be split to the two strings "Hel" and "lo" or to th

public static <T> Map<Integer, List<T>> spiltList(List<T> list, int num) { Map<Integer,List<T>> map = new HashMap<>(num) ; int length =list.size()/num ; for(int i = 0;i < num;i++){ List<T> subList ; if(i

利用用户行为数据 简介: 用户在网站上最简单存在形式就是日志. 原始日志(raw log)------>会话日志(session log)-->展示日志或点击日志 用户行一般分为两种: 1显性反馈:包括用户明确表示对物品喜好的行为(数据量小) 2隐形反馈:网页浏览等(数据量大) 用户行为的统一标准如下: 协同滤波与实验设计: 本文参考<推荐系统实践>这本书,但细节和书中略有不同,因为个人把书中代码组合到一起有些小问题,所以自己小修改了一番,可以运行,与大家分享. 实验数据集: 采用

0. 前言 1.任务描述 2.数据概览 3. 数据准备 4. 模型训练 5. kaggle实战 0. 前言 "尽管新技术新算法层出不穷,但是掌握好基础算法就能解决手头 90% 的机器学习问题." 本系列参考书籍 "Hands-on machine learning with scikit-learn and tensorflow"以及kaggle相关资料 1.任务描述 预测任务:根据某时刻房价相关数据,预测区域内该时刻任一街区的平均房价,决定是否对投资该街区的房子.

10折交叉验证 我们构建一个分类器,输入为运动员的身高.体重,输出为其从事的体育项目-体操.田径或篮球. 一旦构建了分类器,我们就可能有兴趣回答类似下述的问题: . 该分类器的精确率怎么样? . 该分类器到底有多好? . 和其他分类器相比较,该分类器表现如何? 我们把每个数据集分成两个子集 - 一个用于构建分类器,该数据集称为训练集(training set) - 另一个数据集用于评估分类器,该数据集称为测试集(test set) 训练集和测试集是数据挖掘中的常用术语. 下面以近邻算法为例来解释

引言想通过随机森林来获取数据的主要特征 1.理论根据个体学习器的生成方式,目前的集成学习方法大致可分为两大类,即个体学习器之间存在强依赖关系,必须串行生成的序列化方法,以及个体学习器间不存在强依赖关系,可同时生成的并行化方法: 前者的代表是Boosting,后者的代表是Bagging和“随机森林”(Random Forest) 随机森林在以决策树为基学习器构建Bagging集成的基础上,进一步在决策树的训练过程中引入了随机属性选择(即引入随机特征选择). 简单来说,随机森林就是对决策树的集成,但

第7章 集成方法 ensemble method 集成方法: ensemble method(元算法: meta algorithm) 概述 概念:是对其他算法进行组合的一种形式. 通俗来说: 当做重要决定时,大家可能都会考虑吸取多个专家而不只是一个人的意见. 机器学习处理问题时又何尝不是如此? 这就是集成方法背后的思想. 集成方法: 投票选举(bagging: 自举汇聚法 bootstrap aggregating): 是基于数据随机重抽样分类器构造的方法 再学习(boosting): 是基于

[白话解析] 通俗解析集成学习之bagging,boosting & 随机森林 0x00 摘要 本文将尽量使用通俗易懂的方式,尽可能不涉及数学公式,而是从整体的思路上来看,运用感性直觉的思考来解释 集成学习.并且从名著中延伸了具体应用场景来帮助大家深入这个概念. 在机器学习过程中,会遇到很多晦涩的概念,相关数学公式很多,大家理解起来很有困难.遇到类似情况,我们应该多从直觉角度入手思考,用类比或者举例来附会,这样往往会有更好的效果. 我在讲解论述过程中给自己的要求是:在生活中或者名著中找一个例子,

转载:https://www.toutiao.com/i6435866304363627010/ 笔者参加了由Quora举办的Quora Question Pairs比赛,并且获得了前1%的成绩.这是笔者Kaggle首战,所以写下此文来系统化地梳理比赛的思路,并且和大家分享我们参赛的一些心得. Quora Question Pairs是一个自然语言(NLP)比赛,比赛的题目可以简单地概括为“预测两个问句的语义相似的概率”.其中的样本如下: 打Kaggle比赛的大致套路(比赛篇) 我们队伍和其他出

对模型的评价是在test set上进行的,本文首先介绍测试集应该满足的特征,然后介绍四种评价方法. 一.测试集的选择 1.首先,测试集必须是严格独立于训练集的,否则评价结果一定很高,但是虚高,不适用于新案例. 2.如果分类的类别比较少,比如只有两个,而且每类的样本数大致相等,那100个样本大小的测试集也是够用的:但如果类别数比较多,且分布十分不均,那测试集的大小要保证最稀少的种类的样本数不少于50:此外,如果测试集的样本相互之间比较相似,就要适当的扩大测试集来弥补多样性的缺乏对评价的影响.当样本

第7章 集成方法 ensemble method 集成方法: ensemble method(元算法: meta algorithm) 概述 概念:是对其他算法进行组合的一种形式. 通俗来说: 当做重要决定时,大家可能都会考虑吸取多个专家而不只是一个人的意见. 机器学习处理问题时又何尝不是如此? 这就是集成方法背后的思想. 集成方法: 投票选举(bagging: 自举汇聚法 bootstrap aggregating): 是基于数据随机重抽样分类器构造的方法 再学习(boosting): 是基于

机器学习技术在应用之前使用“训练+检验”的模式(通常被称作”交叉验证“). 预测模型为何无法保持稳定? 让我们通过以下几幅图来理解这个问题: 此处我们试图找到尺寸(size)和价格(price)的关系.三个模型各自做了如下工作: 第一个模型使用了线性等式.对于训练用的数据点,此模型有很大误差.这样的模型在初期排行榜和最终排行榜都会表现不好.这是“拟合不足”(“Under fitting”)的一个例子.此模型不足以发掘数据背后的趋势. 第二个模型发现了价格和尺寸的正确关系,此模型误差低/概括程度高