利用pytorch加载mnist数据集的代码如下 第一次使用mnist，需要下载，具体方法就是设置download=True，然而我运行的时候报错了。 错误：not gzip file 可是明明是.gz文件啊，查了几篇博客也没有说清楚原因的，于是自行下载了四个文件（训练集，测试集以及各自的标签），放 ...
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2018-09-16 00:39:05
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在训练集上，神经网络越深，效果会越好吗？理论上是的，但传统神经网络做不到这一点。在神经网络的深度达到一定时，在训练集上，越深的网络效果可能越差，这就是退化问题。而ResNet可以处理这个问题。 ...
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2018-09-15 01:18:30
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如何选择超参数： 交叉验证： 如图， 大训练集分块，使用不同的分块方法分成N对小训练集和验证集。 使用小训练集进行训练，使用验证集进行验证，得到准确率，求N个验证集上的平均正确率； 使用平均正确率最高的超参数，对整个大训练集进行训练，训练出参数。 在训练集上训练。 十折交叉验证 网格搜索 诸如你有多 ...
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2018-09-15 00:43:30
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Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器（弱分类器），然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器（强分类器）。Adaboost算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权值 ...
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2018-09-12 13:08:34
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train_test_split函数用于将矩阵随机划分为训练子集和测试子集，并返回划分好的训练集测试集样本和训练集测试集标签。 格式： X_train,X_test, y_train, y_test =cross_validation.train_test_split(train_data,trai ...
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2018-09-05 09:09:59
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神经网络相关名词解释 这篇文章的目的是把之前概念理解的名词用公式记忆一下。 1. 正则化 1.0 过拟合 这是正则化主要解决的问题。 过拟合现象主要体现在accuracy rate和cost两方面： 1.模型在测试集上的准确率趋于饱和而训练集上的cost仍处于下降趋势 2.训练集数据的cost趋于下 ...
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2018-09-02 16:06:47
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转自ground truth的含义 ground truth在不同的地方有不同的含义，下面是参考维基百科的解释，ground truth in wikipedia. 1、在统计学和机器学习中 在机器学习中ground truth表示有监督学习的训练集的分类准确性，用于证明或者推翻某个假设。有监督的机 ...
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2018-08-26 19:43:52
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任务 放电时长预测，属于回归问题 数据集 从已经标注的样本库中取出10000条放电完全的曲线，70%为训练集，30%为测试集 特征及标签 对每一个样本，随机选取大于46.5V的点作为曲线最后一个点，该点到46.5V的时长即为预测时长 算法 BP，Linear Regression，Logistic ...
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2018-08-26 11:49:13
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利用神经网络预测数据时，突然就被一个以前从来没想过的问题困扰了，训练集与测试集应该分别进行归一化还是合并为一个大的矩阵统一进行归一化？如果放在一起，测试集会参与到模型的训练当中，感觉不对。如果分开，怎么对测试集进行归一化呢？ 咨询老师，得到了答案，记录如下： 用训练集归一化，并记录归一化需要用到的参 ...
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2018-08-24 23:37:23
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1. KNN分类算法原理及应用 1.1 KNN概述 K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法是最简单的机器学习算法。 KNN算法的指导思想是“近朱者赤，近墨者黑”，由你的邻居来推断你的类型。 本质上，KNN算法就是用距离来衡量样本之间的相似度。 1.2 算法图示 从训练集中找 ...
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2018-08-24 18:11:09
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