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RSS订阅原创 pytorch神经网络项目实战——波士顿房价预测
明确模型的输入和输出，便于数据处理和预处理，支持有效的模型训练#分离特征和标签print(X)print(y)
2025-03-25 13:14:20
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原创 构建数据网络的基本步骤
如果你的数据不是以张量形式存储，或者需要复杂的预处理过程，你可以创建一个自定义的Dataset# 使用自定义的 Dataset 创建 DataLoader定义神经网络类：Class 对象名（nn.module）:构造函数定义网络中的每一层输入层与隐藏层和隐藏层与隐藏层之间的线性变换:self.hidden层数=nn.Linear(输入特征数，输出节点数)隐藏层到输出层的线性变换：self.out=nn.Linear(最后一层隐藏层的输入节点数，输出值个数)
2025-03-25 13:08:53
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原创 求解：计算机小白已被整疯
'''covariance_matrix = (1/(n_sample-1)*(X - X.mean(axis=0).T.dot(X-X.mean(axis=0))))#计算协方差矩阵。eigenvalues,eigenvectors = np.linalg.eig(covariance_matrix) #对协方差矩阵进行特征值分解'''n_sample = np.shape(X)[0] #获取样本数量，获取数据矩阵 X 的行数。print("查看第一个数据：\n",X.iloc[0,0:4])
2024-10-31 11:08:09
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空空如也
空空如也
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