sklearn之train_test_split()函数各参数含义(非常全) 在机器学习中,我们通常将原始数据按照比例分割为“测试集”和“训练集”,从 sklearn.model_selection 中调用train_test_split 函数  简单用法如下: X_train,X_test, y_train, y_test =sklearn.model_selection.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.4, rando

摘要:一个神经网络有N个样本,经过这个网络把N个样本分为M类,那么此时backward参数的维度应该是[N X M] 正常来说backward()函数是要传入参数的,一直没弄明白backward需要传入的参数具体含义,但是没关系,生命在与折腾,咱们来折腾一下,嘿嘿. 首先,如果out.backward()中的out是一个标量的话(相当于一个神经网络有一个样本,这个样本有两个属性,神经网络有一个输出)那么此时我的backward函数是不需要输入任何参数的. 运行结果: 不难看出,我们构建了这样的一

1. sys.argv[1:]  # 在控制台进行参数的输入时,只使用第二个参数以后的数据 参数说明:控制台的输入:python test.py what, 使用sys.argv[1:],那么将获得what这个数值 # test.py import sys print(sys.argv[1:]) 2. tf.split(value=x, num_or_size_split=2, axis=3) # 对数据进行切分操作,比如原始维度为[1, 227, 227, 96], 切分后的维度为[2, 1,

上一篇博客先搭建了基础环境,并熟悉了基础知识,本节基于此,再进行深一步的学习. 接下来看看如何基于PyTorch深度学习框架用简单快捷的方式搭建出复杂的神经网络模型,同时让模型参数的优化方法趋于高效.如同使用PyTorch中的自动梯度方法一样,在搭建复杂的神经网络模型的时候,我们也可以使用PyTorch中已定义的类和方法,这些类和方法覆盖了神经网络中的线性变换.激活函数.卷积层.全连接层.池化层等常用神经网络结构的实现.在完成模型的搭建之后,我们还可以使用PyTorch提供的类型丰富的优化函数来

tensorflow 官网信息:https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/contrib/rnn/BasicLSTMCell tensorflow 版本:1.10 如有错误还望指正,一起探讨: 当前层各个参数含义: Tensorflow 中RNN单个时刻计算流程: Tensorflow 中 lstm 单个时刻计算流程: 注:上面计算[H,X] * W后和B维度不同, 如何相加,解释如下: tensorflow代码中,用的这个 nn_ops.bia

1. 深度学习流程简介 1)一次性设置(One time setup)          -激活函数(Activation functions) - 数据预处理(Data Preprocessing) - 权重初始化(Weight Initialization) - 正则化(Regularization:避免过拟合的一种技术) - 梯度检查(Gradient checking) 2)动态训练(Training dynamics)          - 跟踪学习过程 (Babysitting th

1.问题背景: 需要解析nc文件的数据源,获取一个三维数据,并计算器开发值. java 后台处理: 定以一个实例来接收解析的数据并返回给前端. package cn.edu.shou.domain; import cn.edu.shou.domain.tbjhship;import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonIdentityInfo;import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonManagedReferen

具体示例如下,注意观察维度的变化 #coding=utf-8 import torch """改变tensor的形状的四种不同变化形式""" def change_tensorSize(): x=torch.randn(2,4,3) s=x.transpose(1,2) y=x.view(2,3,4) z=x.permute(0,2,1) print(x) print(y) print(z) #expand_as #tensor.t()只能转化

一.循环神经网络简介 循环神经网络的主要用途是处理和预测序列数据.循环神经网络刻画了一个序列当前的输出与之前信息的关系.从网络结构上,循环神经网络会记忆之前的信息,并利用之前的信息影响后面节点的输出. 下图展示了一个典型的循环神经网络. 循环神经网络的一个重要的概念就是时刻.上图中循环神经网络的主体结构A的输入除了来自输入层的Xt,还有一个自身当前时刻的状态St. 在每一个时刻,A会读取t时刻的输入Xt,并且得到一个输出Ht.同时还会得到一个当前时刻的状态St,传递给下一时刻t+1. 因此,循环

前言:这只是我的一个学习笔记,里边肯定有不少错误,还希望有大神能帮帮找找,由于是从小白的视角来看问题的,所以对于初学者或多或少会有点帮助吧. 1:人工全连接神经网络和BP算法 <1>:人工神经网络结构与人工神经网络可以完美分割任意数据的原理: 本节图片来源于斯坦福Andrew Ng老师coursea课件(此大神不多介绍,大家都懂) 在说明神经网络之前,先介绍一下神经网络的基础计算单元,感知器. 上图就是一个简单的感知器,蓝色是输入的样本,g(z)是激活函数,z=x1*w1+-,a=g(z) 这

接opencv6.3-imgproc图像处理模块之边缘检测 九.直方图的相关操作 直方图是图像中像素强度分布的图形表达方式:它统计了每一个强度值所具有的像素个数 上图是一个灰色图像,通过对图像的每个不同值进行统计个数,得到了右边的直方图,这是图像操作中算是最简单的了,因为最简单,泛化很好,但是效果也只能呵呵了.不过简单的如果两幅图的对比强烈,那么采用直方图对比分类也算是最简单的了. 1.均衡化 直方图均衡化是通过拉伸像素强度分布范围来增强图像对比度的一种方法.说得更清楚一些, 以上面的直方图为例

The Neural Network is one of the most powerful learning algorithms (when a linear classifier doesn't work, this is what I usually turn to), and this week's videos explain the 'backprogagation' algorithm for training these models. In this week's progr

本书系列 现代3D图形变成学习 http://www.cnblogs.com/grass-and-moon/category/920962.html 设置颜色 这一章会对上一章中绘制的三角形进行颜色的设定.而不是单纯的设置一个单一的颜色,这里我们会使用两种方式来对这个三角形设置颜色的变化.这些方法有使用片段位点来计算颜色,和前一个顶点数据来计算颜色. 片段位置显示 正如我们在引言中提到的,片段的数据中的一部分包括片段在屏幕上的位置.因此,如果我们想要在三角形表面上设定变化的颜色,我们可以访问当前

看过首席科学家NG的深度学习公开课很久了,一直没有时间做课后编程题,做完想把思路总结下来,仅仅记录编程主线. 一 引用工具包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from testCases import * import sklearn import sklearn.datasets import sklearn.linear_model from planar_utils import plot_decision_bounda

import numpy as np import pandas as pd from numpy import random from numpy.random import randn #######生成矩阵################ # #将列表放入Numpy数组 # data=[2,3,4,5] # arr=np.array(data) # print(arr) # #创建二维矩阵 # data=[[1,2,3],[7,8,9]] # arr=np.array(data) # pr

一. 排序场景 一维数组排序 多维数组排序 集合排序,例如Dictionary ,List<T>, 自定义类集合排序等 DataTable排序 二. 排序实现和测试 1. 一维数组排序 1.1 一维数组排序特点 元素之间是一维线性的关系,每个元素只有一个下标,在排序场景下,每个元素的数据类型是一致的.例如: 1.2 C# 一维数组排序实现 A:调用Array.Sort方法实现数组排序,不限制元素数据类型,底层基于对IComparable的接口实现 B:使用Linq实现排序 1.2 测试结果对比

ndarray(N-dimensional array)对象是整个numpy库的基础. 它有以下特点: 同质:数组元素的类型和大小相同 定量:数组元素数量是确定的 一.创建简单的数组: np.array([2,2]) 创建了一个长度为2的一维数组 array(data,dtype=):该函数可以传递两个参数,第一个为数据,可以接收嵌套的元组或列表(可以组合):第二个为数据类型,如果不传会为ndarray()对象指定最合适的数据类型. 二.基本属性: dtype(data-type,数据类型):指

一.深层神经网络 深层神经网络的符号与浅层的不同,记录如下: 用\(L\)表示层数,该神经网络\(L=4\) \(n^{[l]}\)表示第\(l\)层的神经元的数量,例如\(n^{[1]}=n^{[2]}=5,n^{[3]}=3,n^{[4]}=1\) \(a^{[l]}\)表示第\(l\)层中的激活函数,\(a^{[l]}=g^{[l]}(z^{[l]})\) 二.前向和反向传播 1. 第\(l\)层的前向传播 输入为 \(a^{[l-1]}\) 输出为 \(a^{[l]}\), cache(

1.使用array()函数创建数组 参数可以为:单层或嵌套列表:嵌套元组或元组列表:元组或列表组成的列表 # 导入numpy库 import numpy as np # 由单层列表创建 a = np.array([1, 2, 3]) print(a) [1 2 3] # 由嵌套列表创建 b = np.array([[1.3, 2.4], [0.3, 4.1]]) print(b) [[1.3 2.4] [0.3 4.1]] # 由嵌套元组创建 c = np.array((("p", &

pytorch-backword函数的理解 函数:\(tensor.backward(params)\) 这个params的维度一定要和tensor的一致,因为tensor如果是一个向量y = [y1,y2,y3],那么传入的params=[a1,a2,a3],这三个值是系数,那么是什么的系数呢? 假定对x =[ x1,x2]求导,那么我们知道, \(dy/dx\) 为: 第一列: \(dy1/dx1,dy2/dx1,dy3/dx1\) 第二列:\(dy1/dx2, dy2/dx2,dy3/dx

1.为什么要选择最大间隔分类器,请从数学角度上说明? 答:几何间隔与样本的误分次数间存在关系: 其中的分母就是样本到分类间隔距离,分子中的R是所有样本中的最长向量值 2.样本失衡会对SVM的结果产生影响吗? 答:会,超平面会靠近样本少的类别.因为使用的是软间隔分类,而如果对所有类别都是使用同样的惩罚系数, 则由于优化目标里面有最小化惩罚量,所以靠近少数样本时,其惩罚量会少一些.  比如:假设理想的分隔超平面是大样本中有很多数据到该超平面的函数距离是小于1的, 而小样本中是只有少数样本的函数距离小