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摘要: 文件比较 winmerge https://winmerge.org/ https://github.com/WinMerge/winmerge/releases/download/v2.16.32/WinMerge-2.16.32-Setup.exe 阅读全文
posted @ 2023-10-01 08:06 emanlee 阅读(24) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'int'. numpy 1.24.1 pypi_0 pypi scikit-learn 1.2.2 pypi_0 pypi 原因:np.int 在 NumPy 1.20中已弃用,在NumPy 1.24中 阅读全文
posted @ 2023-09-30 23:41 emanlee 阅读(2566) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs make_blobs方法:sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100,n_features=2,centers=3, cluster_std=1 阅读全文
posted @ 2023-09-24 19:12 emanlee 阅读(61) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 协方差 协方差的计算公式 协方差的计算公式为:COV(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)。EX为随机变量X的数学期望,EXY是XY的数学期望。协方差在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况,即当两个变量是相同的情况。 变量间相关的关系: 一般有三种:正相关、负相 阅读全文
posted @ 2023-09-12 23:09 emanlee 阅读(691) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 概念 协方差(Covariance)在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况,即当两个变量是相同的情况。 其实简单来讲,协方差就是衡量两个变量相关性的变量。当协方差为正时,两个变量呈正相关关系(同增同减);当协方差为负时,两个变量呈负相关关系(一增一减)。 而协方差 阅读全文
posted @ 2023-09-12 21:41 emanlee 阅读(437) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: from keras.callbacks import EarlyStopping, ModelCheckpoint es = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=2, restore_best_weights=True) 为了获得性能良好的神经网络 阅读全文
posted @ 2023-09-11 00:00 emanlee 阅读(111) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: #train the model history = model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=100, validation_split=0.1, shuffle=True, class_weight=class_weights, call 阅读全文
posted @ 2023-09-10 23:58 emanlee 阅读(309) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: https://blog.csdn.net/FY_2018/article/details/116951278 compute_class_weight这个函数的作用是对于输入的样本,平衡类别之间的权重,下面写段测试代码测试这个函数: # coding:utf-8 from sklearn.util 阅读全文
posted @ 2023-09-10 23:36 emanlee 阅读(220) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 卸载包时,出现错误 PackagesNotFoundError: The following packages are missing from the target environment: 解决方法 使用 pip 卸载 阅读全文
posted @ 2023-08-25 23:29 emanlee 阅读(221) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: ModuleNotFoundError: No module named 'torch._six' 由于torch 2.0版本没有这个模块,因此,只需要降低torch版本,就可以解决。 1)新建一个虚拟环境 2)安装低版本torch REF https://blog.csdn.net/wzwddkb 阅读全文
posted @ 2023-08-25 23:09 emanlee 阅读(6273) 评论(0) 推荐(1) 编辑
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