Picassooo

2020年9月9日

摘要：阅读全文

posted @ 2020-09-09 17:07 Picassooo 阅读(295) 评论(0) 推荐(0)

转：Numpy扩充矩阵维度(np.expand_dims, np.newaxis)和删除维度(np.squeeze)的方法

摘要： Numpy扩充矩阵维度(np.expand_dims, np.newaxis)和删除维度(np.squeeze)的方法阅读全文

posted @ 2020-09-09 13:10 Picassooo 阅读(1709) 评论(0) 推荐(0)

PyTorch LSTM，batch_first=True对初始化h0和c0的影响

摘要： batch_first=True会对LSTM的输入输出的维度顺序有影响，但是对初始化h0和c0的维度顺序没有影响，也就是说，不管batch_first=True还是False，h0和c0的维度顺序都是：关于LSTM的输入输出，可参考这篇博客。阅读全文

posted @ 2020-09-09 09:45 Picassooo 阅读(2107) 评论(0) 推荐(0)

2020年9月8日

矩阵F范数的平方转化为矩阵的迹

摘要：矩阵Frobenius范数的定义如下：所以矩阵F范数的平方可以转化为矩阵的内积(内积的定义可参考这篇文章)，再转化为矩阵的迹，即我们经常遇到需对矩阵F范数的平方求导的情况，根据上式，可转化为对矩阵的迹的求导了。阅读全文

posted @ 2020-09-08 21:19 Picassooo 阅读(9388) 评论(0) 推荐(1)

Python自带的random库，numpy的随机库，torch的随机函数

摘要： Python自带的random库例如： Python产生一个数值范围内的不重复的随机数，可以使用random模块中的random.sample函数。例如从0~99中，随机取10个不重复的数： random.sample(range(100), 10) numpy的random库 np.random 阅读全文

posted @ 2020-09-08 17:13 Picassooo 阅读(4628) 评论(0) 推荐(1)

2020年9月7日

转：sklearn中的高斯混合模型GMM

摘要： sklearn中的高斯混合模型GMM sklearn GMM模型介绍阅读全文

posted @ 2020-09-07 21:44 Picassooo 阅读(1518) 评论(0) 推荐(0)

转：sklearn中PCA降维的使用方法

摘要： sklearn中PCA降维的使用方法阅读全文

posted @ 2020-09-07 21:42 Picassooo 阅读(302) 评论(0) 推荐(0)

sklearn KMeans在训练集上训练，在预测集上预测

摘要：一般在有监督训练中，我们很自然地会用如下模式去预测测试集的分类：(以svm为例) svm.fit(x_train, y_train) y_pred=svm.predict(x_test) 那么无监督训练中是否也可以在一个数据集上训练，然后用训练好的模型直接调用predict()函数在另一个数据集上进阅读全文

posted @ 2020-09-07 12:00 Picassooo 阅读(3968) 评论(0) 推荐(0)

使用sklearn构建模型的通用模板和预估对象

摘要： 1. 通用模板参考：使用sklearn构建模型的通用模板该文章详细介绍了数据集的加载、训练集测试集的划分、基本算法模型模板、有交叉验证的算法模型模板、可调参的算法模型模板等，有不错的参考价值。例如，下图是该文章的基本算法模型模板： 2. 预估对象预估对象是指上图中的"3、模型名"。 sklea 阅读全文

posted @ 2020-09-07 10:33 Picassooo 阅读(382) 评论(0) 推荐(0)

2020年9月6日

转: Latex安装和基本使用（Mac+MikTex+TexStudio）

摘要： Latex安装和基本使用（Mac+MikTex+TexStudio）阅读全文

posted @ 2020-09-06 12:27 Picassooo 阅读(494) 评论(0) 推荐(0)

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