遇到报错：ValueError: optimizer got an empty parameter list 在pycharm上也是报相同的错误 完整代码： 1 import torch 2 import torch.nn as nn 3 from torch.optim import SGD 4 ...
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2020-08-05 10:41:31
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main函数 ，加载数据以及训练。 import torch from sklearn.metrics import f1_score from utils import load_data, EarlyStopping def score(logits, labels): # micro_f1 和 ...
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2020-08-03 18:39:55
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import osimport sys as sys#reload(sys)#sys.setdefaultencoding('utf-8')from sklearn.cluster import KMeansfrom sklearn import feature_extractionfrom skl ...
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2020-07-30 22:01:41
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1、sklearn.preprocessing 数据预处理StandardScaler：如果某个特征的方差远大于其它特征的方差，那么它将会在算法学习中占据主导位置，导致我们的学习器不能像我们期望的那样，去学习其他的特征，这将导致最后的模型收敛速度慢甚至不收敛，因此我们需要对这样的特征数据进行标准化/ ...
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2020-07-30 14:23:29
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1 import numpy as np 2 from sklearn import datasets 3 4 # 获取数据 5 iris = datasets.load_iris() 6 X = iris.data 7 y = iris.target 8 9 # 数据分割 10 from skle ...
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2020-07-30 01:46:35
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昨天实现了一个计算机函数的提取过程，不过就函数提取的公式而言，因为用的是sklearn提供的多元线性回归分析函数，其中有最小二乘法和梯度下降的模拟。 但是无论是上述的哪种函数的模拟，一旦针对一些相对而言比较复杂的多元非线性问题，就很有可能不能发挥出函数提取的功能了。要做到一种精度比较高的模拟图像识别 ...
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2020-07-29 10:04:19
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转自：https://www.cnblogs.com/chaosimple/p/4153167.html 一、标准化（Z-Score），或者去除均值和方差缩放 公式为：(X-mean)/std 计算时对每个属性/每列分别进行。 将数据按期属性（按列进行）减去其均值，并处以其方差。得到的结果是，对于每 ...
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2020-07-28 17:09:32
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源码： from sklearn.cross_validation import KFold 然后报错： No module named 'sklearn.cross_validation' 原因： 这个cross_validatio这个包早就不在使用了（以前老版本使用），划分到了model_sel ...
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2020-07-26 22:54:31
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1. sklearn中的Pipeline机制 管道机制在机器学习算法中的应用：参数集在新数据集（比如测试集）上的重复使用。 管道机制实现流式化封装和管理。 主要有两点好处： 可直接调用fit和predict方法对pipeline中的所有算法模型进行训练和预测 可结合grid search对参数进行选 ...
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2020-07-23 16:15:38
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在sklearn.feature_selection模块中，可以对样本集进行特征选择（feature selection）和降维（dimensionality reduction）,这样会提高估计器的准确度或者增强在高维数据集上的性能。 1. 移除低方差特征 VarianceThreshold是特征 ...
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2020-07-22 23:36:37
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