12 2022 档案
摘要:作者:Henry链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/539233251来源:知乎 1、从模型方面考虑。举例说明:本身问题是二次的,用线性模型处理问题就是欠拟合,用三次及更高次处理问题就是过拟合。但是这里未考虑数据量的多少,只是针对本身模型阶次的考虑。而且现实问题,越强大的
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摘要:torch.cuda.is_available()cuda是否可用; torch.cuda.device_count()返回gpu数量; torch.cuda.get_device_name(0)返回gpu名字,设备索引默认从0开始; torch.cuda.current_device()返回当前设
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摘要:1.lr_scheduler.StepLR class torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size, gamma=0.1, last_epoch=-1) 功能: 等间隔调整学习率,调整倍数为gamma倍,调整间隔为step_size。间隔
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摘要:#-*-coding:utf-8-*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from itertools import cycle from sklearn.metrics import roc_curve, auc from sci
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摘要:对于业务用户来说,希望技术团队完成的是正确分类,区别无分是分成两类还是多类,是一个级别的分类还是多个级别的分类,然后要求准一点。那么什么是准一点呢?也许用户还没有意识到这个问题的复杂性,或者说没有意识到他们真正关心的是什么。由于多分类问题可以简化为多个二分类问题,我们直接来分析看似简单的二分类问题。
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摘要:研究生开学以后不怎么写博客了,其实应该坚持写的。 分类模型的指标:f1-score,auc,roc曲线,precision,specificity,sensitivity,recall,accuracy confusion matrix混淆矩阵 多分类的f1-score: (1)micro (2)m
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