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RSS订阅原创 python学习打卡day51
day43的时候我们安排大家对自己找的数据集用简单cnn训练，现在可以尝试下借助这几天的知识来实现精度的进一步提高。
2025-09-01 13:56:51
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原创 python学习打卡day40
由于数据过大，需要将数据集进行分批次处理，这往往涉及到了dataset和dataloader来规范代码的组织。昨天介绍了图像数据的格式以及模型定义的过程，发现和之前结构化数据的略有不同，主要差异体现在2处。dropout操作：训练阶段随机丢弃神经元，测试阶段eval模式关闭dropout。展平操作：除第一个维度batchsize外全部展平。彩色和灰度图片测试和训练的规范写法：封装在函数中。现在我们把注意力放在训练和测试代码的规范写法上。模型定义的时候需要展平图像。
2025-08-21 23:44:37
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原创 python学习打卡day36
对之前的信贷项目，利用神经网络训练下，尝试用到目前的知识点让代码更加规范和美观。仔细回顾一下神经网络到目前的内容，没跟上进度的同学补一下进度。
2025-08-16 14:31:42
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原创 python学习打卡day35
三种不同的模型可视化方法：推荐torchinfo打印summary+权重分布可视化。进度条功能：手动和自动写法，让打印结果更加美观。作业：调整模型定义时的超参数，对比下效果。推理的写法：评估模式。
2025-08-15 13:00:13
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原创 python学习打卡day34
类的call方法：为什么定义前向传播时可以直接写作self.fc1(x)ps：在训练过程中可以在命令行输入nvida-smi查看显存占用情况。GPU训练的方法：数据和模型移动到GPU device上。CPU性能的查看：看架构代际、核心数、线程数。GPU性能的查看：看显存、看级别、看架构代际。
2025-08-14 10:47:28
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原创 python学习打卡day33
查看显卡信息的命令行命令（cmd中使用）数据预处理（归一化、转换成张量）PyTorch和cuda的安装。继承nn.Module类。定义损失函数和优化器。
2025-08-13 19:21:04
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原创 python学习打卡day32
官方文档的阅读和使用：要求安装的包和文档为同一个版本。官方文档的检索方式：github和官网。绘图的理解：对底层库的调用。普通方法所需要的参数。
2025-08-12 14:21:47
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原创 python学习打卡day31
比如一个包含数据处理模块 data_processing.py、模型训练模块 model_training.py 的机器学习项目，在 model_training.py 中用 if name == “main” 包裹训练相关的主逻辑代码，运行该文件时就知道需要从这里开始执行（其他文件都是附属文件），让项目结构和执行流程更清晰。.env 文件：通常放在项目根目录，用于存储敏感信息（如数据库密码、API 密钥等），在代码中通过环境变量的方式读取，一般会被 .gitignore 忽略，防止敏感信息泄露。
2025-08-11 17:22:59
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原创 python学习打卡day30 模块和包的导入
3.导入库/模块的核心逻辑：找到根目录（python解释器的目录和终端的目录不一致）2.导入自定义库/模块的方式。1.导入官方库的三种手段。
2025-08-10 11:24:22
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原创 python学习打卡day28
calculate_perimeter()：计算周长（公式：2×(长+宽)）。is_square() 方法，判断是否为正方形（长 == 宽）。calculate_circumference()：计算圆的周长（公式：2πr）。shape_type="rectangle"：创建长方形（参数：长、宽）。calculate_area()：计算圆的面积（公式：πr²）。shape_type="circle"：创建圆（参数：半径）。calculate_area()：计算面积（公式：长×宽）。
2025-08-08 15:22:07
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原创 python学习打卡day27
编写一个装饰器 logger，在函数执行前后打印日志信息（如函数名、参数、返回值）编写一个装饰器 logger，在函数执行前后打印日志信息（如函数名、参数、返回值）装饰器的思想：进一步复用。注意内部函数的返回值。
2025-08-07 16:57:52
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原创 python学习打卡day26
编写一个名为 calculate_circle_area 的函数，该函数接收圆的半径 radius 作为参数，并返回圆的面积。编写一个名为 calculate_average 的函数，该函数可以接收任意数量的数字作为参数（引入可变位置参数 (*args)），并返回它们的平均值。编写一个名为 print_user_info 的函数，该函数接收一个必需的参数 user_id，以及任意数量的额外用户信息（作为关键字参数）。函数的参数类型：位置参数、默认参数、不定参数。user_id 是一个必需的位置参数。
2025-08-06 15:32:35
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原创 python学习打卡day25
理解今日的内容即可，可以检查自己过去借助ai写的代码是否带有try-except机制，以后可以尝试采用这类写法增加代码健壮性。在即将进入深度学习专题学习前，我们最后差缺补漏，把一些常见且重要的知识点给他们补上，加深对代码和流程的理解。try-except-else-finally机制。debug过程中的各类报错。try-except机制。
2025-08-05 10:22:47
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原创 python学习打卡day23
整理下全部逻辑的先后顺序，看看能不能制作出适合所有机器学习的通用pipeline。ColumnTransformer和Pipeline类。转化器和估计器的概念。
2025-08-03 17:07:31
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原创 python学习打卡day21
自由作业：探索下什么时候用到降维？或者让ai给你出题，群里的同学互相学习下。可以考虑对比下在某些特定数据集上t-sne的可视化和pca可视化的区别。
2025-07-30 09:32:21
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原创 python学习打卡day20
对于任何矩阵（如结构化数据可以变为：样本*特征的矩阵，图像数据天然就是矩阵），均可做等价的奇异值SVD分解，对于分解后的矩阵，可以选取保留前K个奇异值及其对应的奇异向量，重构原始矩阵，可以通过计算Frobenius 范数相对误差来衡量原始矩阵和重构矩阵的差异。应用：结构化数据中，将原来的m个特征降维成k个新的特征，新特征是原始特征的线性组合，捕捉了数据的主要方差信息，降维后的数据可以直接用于机器学习模型（如分类、回归），通常能提高计算效率并减少过拟合风险。c.降噪：通常噪声对应较小的奇异值。
2025-07-29 22:01:43
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原创 python学习打卡day18
参考示例代码对心脏病数据集采取类似操作，并且评估特征工程后模型效果有无提升。推断簇含义的2个思路：先选特征和后选特征。科研逻辑闭环:通过精度判断特征工程价值。通过可视化图形借助ai定义簇的含义。聚类后的分析：推断簇的类型。
2025-07-26 09:18:14
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原创 python学习打卡day17
实际在论文中聚类的策略不一定是针对所有特征，可以针对其中几个可以解释的特征进行聚类，得到聚类后的类别，这样后续进行解释也更加符合逻辑。DBSCAN 的参数是 eps 和min_samples，选完他们出现k和评估指标。除了经典的评估指标，还需要关注聚类出来每个簇对应的样本个数，避免太少没有意义。聚类常见算法：kmeans聚类、dbscan聚类、层次聚类。KMeans 和层次聚类的参数是K值，选完k指标就确定。以及层次聚类的 linkage准则等都需要仔细调优。选择合适的算法，根据评估指标调参（ ）
2025-07-24 11:14:49
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原创 python学习打卡day15
尝试找到一个kaggle或者其他地方的结构化数据集，用之前的内容完成一个全新的项目，这样你也是独立完成了一个专属于自己的项目。有数据地址的提供数据地址，没有地址的上传网盘贴出地址即可。尽可能与他人不同，优先选择本专业相关数据集。探索一下开源数据的网站有哪些？
2025-07-23 20:31:22
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原创 python学习打卡day13
从示例代码可以看到 效果没有变好，所以很多步骤都是理想是好的，但是现实并不一定可以变好。这个实验仍然有改进空间，如下。1. 我还没做smote+过采样+修改权重的组合策略，有可能一起做会变好。针对上面这2个探索路径，继续尝试下去，看看是否符合猜测。2. 我还没有调参，有可能调参后再取上述策略可能会变好。不平衡数据集的处理策略：过采样、修改权重、修改阈值。
2025-07-18 15:36:56
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原创 python学习打卡day12
的思路为主，尝试检索资料、视频、文档，用尽可能简短但是清晰的语言看是否能说清楚这三种算法每种算法的实现逻辑，帮助更深入的理解。三种启发式算法的示例代码：遗传算法、粒子群算法、退火算法。学习优化算法的思路（避免浪费无效时间）
2025-07-17 19:51:48
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空空如也
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