05 2023 档案

小灰灰深度学习day5——数据预处理
摘要：内容简介: 1.将数据写入.csv文件中 2.将数据从.csv文件中读出 3.利用插值法处理缺失的数据 4.将数据类型转化为torch张量类型 代码如下: import os os.makedirs(os.path.join('..', 'data'), exist_ok=True) data_fi 阅读全文
posted @ 2023-05-30 19:41 啥都不会的灰太狼 阅读(16) 评论(0) 推荐(0) 编辑
小灰灰深度学习day4——数据操作之张量(torch)
摘要：震惊了！！！在python中， y = x + y;与 y += x;竟然有区别，(y += x相当于 y[:] = y + x)且看如下代码: import torch ''' x = torch.arange(12) print(x) #reshape可以改变张量的形状而不改变元素的数量和元素值 阅读全文
posted @ 2023-05-29 23:29 啥都不会的灰太狼 阅读(76) 评论(0) 推荐(0) 编辑
小灰灰机器学习day3——多项式拟合(最高项系数为2)
摘要：import numpy as np Time = np.array([1, 2, 4, 8, 16, 32, 64]) Temp = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]) import matplotlib.pyplot as plt plt.figure() plt.p 阅读全文
posted @ 2023-05-28 10:56 啥都不会的灰太狼 阅读(31) 评论(0) 推荐(0) 编辑
承接day2 ————岭回归
摘要：#岭回归 from sklearn import linear_model #参数alpha用于控制复杂度,alpha的值越接近于0,岭回归器表现越接近于普通最小二乘法的线性回归器 #因此，若想让异常值具有良好的健壮性,就要为alpha分配一个较大的值,这里我们用一个中等大小的值0.01 ridge 阅读全文
posted @ 2023-05-27 21:13 啥都不会的灰太狼 阅读(20) 评论(0) 推荐(0) 编辑
小灰灰机器学习day2——构造线性回归器
摘要：filename = "Ve.txt" x = [] y = [] with open(filename, 'r') as f: for line in f.readlines(): xt,yt = [float(i) for i in line.split(',')] x.append(xt) y 阅读全文
posted @ 2023-05-27 20:50 啥都不会的灰太狼 阅读(20) 评论(0) 推荐(0) 编辑
机器学习 day1
摘要：import pandas as pd import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns #data = 阅读全文
posted @ 2023-05-27 17:28 啥都不会的灰太狼 阅读(8) 评论(0) 推荐(0) 编辑