《机器学习实战》第四章 训练线性模型 机器学习中的线性模型 以下内容是在《机器学习实战:基于Scikit-Learn,Keras和TensorFlow》中第四章内容基础上进行的总结. 模型原理 基本定义 我们默认向量均为列向量,用小写字符表示向量,大写字符表示矩阵. 假设训练集中总共有 mmm 个样本,第 iii 个样本对应的特征和标签记为 (x(i),y(i))(\boldsymbol{x}^{(i)}, y^{(i) 2023-01-07 机器学习 > 机器学习实战 #scikit-learn #matplotlib
《机器学习实战》第三章 分类 MNIST 数据集进行分类 《机器学习实战:基于Scikit-Learn,Keras和TensorFlow》中第三章内容,英文代码可参考github - handson-ml2/03_classification.ipynb 下面内容对应的Jupyter Notebook代码位于github:3.classification.ipynb 数据集导入 使用Scikit-Learn中的 sklea 2023-01-02 机器学习 > 机器学习实战 #scikit-learn
《机器学习实战》第二章 端到端的机器学习项目 端到端的机器学习项目实例 《机器学习实战:基于Scikit-Learn,Keras和TensorFlow》中第二章内容,英文代码可参考github - handson-ml2/02_end_to_end_machine_learning_project.ipynb 下面内容对应的Jupyter Notebook代码位于github:2.end_to_end_machine_learning_pr 2022-12-31 机器学习 > 机器学习实战 #pandas #scikit-learn
Scikit-Learn 常用函数及模型写法 Scikit-learn安装 pip install scikit-learn # 基础包安装 pip install scikit-image # 图像处理包 Scikit-Learn设计原则 参考论文API design for machine learning software: experiences from the scikit-learn project,这里给出Scikit- 2022-12-29 机器学习 #scikit-learn
TensorFlow - 使用GradientTape和重写fit训练结果不同的原因 该问题是在使用GradientTape训练MNIST数据集时发现的,尝试使用了三种方式进行训练:直接GradientTape训练,调用fit函数训练,重写fit函数后训练. 发现重写GradientTape训练的正确率尽然有96%,而后两者的正确率90%都不到,这引起了我很大的好奇心,于是通过查阅大量文档和阅读TF源代码一步一步排除问题,最终找到问题原因. 训练集使用最简单的MNIST,重写f 2022-11-23 神经网络框架 > TensorFlow2 #MNIST
TensorFlow常用函数及模型写法 Inside TensorFlow - tf.Keras 笔记 检查是否使用gpu tf.test.is_gpu_available() tf.test.is_built_with_cuda() 使VScode能够识别keras中的函数,在.\Anaconda3\envs\你的环境名\Lib\site-packages\tensorflow\__init__.py中的末尾加入以下代码即可(参 2022-11-20 神经网络框架 > TensorFlow2 #TensorFlow
在服务器上配置shell及神经网络框架 由于CVPR大作业需要,学校给我们申请了一些服务器账号,这里记录下服务器基本配置方法及操作流程. 登录服务器 我使用的是最简单的方法登录的服务器,直接使用ssh进行连接. (还可以使用vscode连接服务器方法,也比较方便,且可以编辑代码) Windows,可以使cmd或者PowerShell,这里推荐在Windows Store中下载Windows Terminal,集成了上述两个,而 2022-11-17 Linux
偏微分方程 - 基础知识 变分问题 极小曲面问题 基础知识 定义1(函数范数) 设标量函数 u:Rn⊃Ω→Ru: \mathbb{R}^n\supset \Omega\to \mathbb{R}u:Rn⊃Ω→R,C(Ω)C(\Omega)C(Ω) 表示在 Ω\OmegaΩ 上的连续标量函数构成的线性空间,对于 u∈C(Ω)u\in C(\Omega)u∈C(Ω),定义 ∣∣u∣∣C(Ω=supx∈Ω∣u(x)∣,(值域的上确界)||u||_ 2022-09-11 Math > 偏微分方程
度量空间和第二纲集 第一章 度量空间(距离空间) 定义1.1(度量,度量空间) 设 XXX 为非空集合,ρ(x,y)\rho(x, y)ρ(x,y) 是 XXX 上的一个双变元的实值函数,满足:(x,y,z∈Xx,y,z\in Xx,y,z∈X) 正定性:ρ(x,y)⩾0\rho(x, y)\geqslant 0ρ(x,y)⩾0 且 ρ(x,y)=0 ⟺ x=y\rho(x, y) = 0\iff x = 2022-09-10 Math > 泛函分析
强化学习 - Deep Q-Learning Network算法 解决平衡小推车问题(Cartpole) 强化学习 强化学习(Reinforcement Learning, RL)是一种通过不断试错,并从中不断改进从而提升效果的学习算法. 一般来说,游戏或电脑中模拟的现实情况称为环境(Environment),智能体(Agent)在环境中可以做出行动(Action)从而最大化累积奖励(Reward),在每次行动后,智能体可以通过观察(Observe)环境得到状态(State)的变化并获得当前行动的奖 2022-08-24 机器学习 #RL #DQN