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摘要: 大多数机器学习模型对非正态分布的数据的效果不佳,因此,我们对数据进行变换boxcox1p https://zhuanlan.zhihu.com/p/53288624 搭建模型,特别是线性模型是希望数据符合正态分布的,但现实中的数据并不符合。 今天讲讨论其中的一种情况。 长跑比赛中,跑得最快的几个人之 阅读全文
posted @ 2021-08-16 11:55 哈哈哈喽喽喽 阅读(463) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: https://zhuanlan.zhihu.com/p/234833433 之前笔者在做一个金融数据项目时,有朋友问我,衡量股票收益率有没有什么好的方法。这个问题让笔者也思索了好久,其实股票的收益率如果我们从本质来看不就是数据吗,无非就是收益率我们就想让其越高越好,也就是让这个数据增加得越多越好。 阅读全文
posted @ 2021-08-16 11:26 哈哈哈喽喽喽 阅读(1061) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: https://www.kaggle.com/c/california-house-prices/data?select=train.csv https://cloud.tencent.com/developer/article/1466590 1. 加载数据,理解各特征含义 画出相关性图,针对各相 阅读全文
posted @ 2021-08-16 10:28 哈哈哈喽喽喽 阅读(53) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: https://aonaotu.com/open/60dc7685fb26ff0017135488 阅读全文
posted @ 2021-08-12 16:11 哈哈哈喽喽喽 阅读(19) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: R-CNN Fast R-CNN Faster R-CNN 阅读全文
posted @ 2021-08-06 15:55 哈哈哈喽喽喽 阅读(21) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 官方给出的例子: target output size of 5x7 m = nn.AdaptiveMaxPool2d((5,7)) input = torch.randn(1, 64, 8, 9) output = m(input) output.size() torch.Size([1, 64, 阅读全文
posted @ 2021-08-02 15:59 哈哈哈喽喽喽 阅读(927) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 结论: torch.max(),不指定dim参数,返回输入张量中所有数据的最大值; 如果指定dim参数,则返回按照指定维度的最大值和各最大值对应的位置 torch.argmax(),不指定dim,然后输入张量中所有数据最大值位置(按照张量被拉伸为1为向量算); 如果指定dim,返回指定维度的最大值位 阅读全文
posted @ 2021-07-28 17:10 哈哈哈喽喽喽 阅读(398) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: ** 结论 torch.repeat: 输入张量的从后往前的后面维度对应按照repeat中大小进行repeat操作(所以 输入张量维度>= repeat维度)。 假设输入张量为(a,b,c),repeat(x,y),则为b维度repeat x倍,c维度repeat y倍;最终输出维度为(a, bx, 阅读全文
posted @ 2021-07-28 11:12 哈哈哈喽喽喽 阅读(2313) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 结论 torch.stack ,类似并联,结果是在相应的维度会增加一维; 所以要求每个tensor大小相等 torch.cat 类似串联,结果是在相应的维度值会增加,所以要求扩展的维度大小相等 1.torch.stack l = [] for i in range(0,3): x = torch.r 阅读全文
posted @ 2021-07-27 20:27 哈哈哈喽喽喽 阅读(222) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 广播机制的原则 如果两个数组的后缘维度(trailing dimension,即从末尾开始算起的维度)的轴长度相符,或其中的一方的长度为1,则认为它们是广播兼容的。广播会在缺失和(或)长度为1的维度上进行。 这句话乃是理解广播的核心。广播主要发生在两种情况,一种是两个数组的维数不相等,但是它们的后缘 阅读全文
posted @ 2021-07-25 22:25 哈哈哈喽喽喽 阅读(128) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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