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RSS订阅原创 DAY 53 对抗生成网络
对于心脏病数据集，对于病人这个不平衡的样本用GAN来学习并生成病人样本，观察不用GAN和用GAN的F1分数差异。nn.sequential容器：适合于按顺序运算的情况，简化前向传播写法。对于gan的损失函数的理解，建议去找找视频看看，如果只是用，没必要学。leakyReLU介绍：避免relu的神经元失活现象。对抗生成网络的思想：关注损失从何而来。
2025-06-13 21:14:11
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原创 DAY 48 随机函数与广播机制
卷积和池化的计算公式（可以不掌握，会自动计算的）ps：numpy运算也有类似的广播机制，基本一致。pytorch的广播机制：加法和乘法的广播机制。随机张量的生成：torch.randn函数。自己多借助ai举几个例子帮助自己理解即可。
2025-06-08 20:53:57
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原创 DAY 44 预训练模型
尝试在cifar10对比如下其他的预训练模型，观察差异，尽可能和他人选择的不同。尝试通过ctrl进入resnet的内部，观察残差究竟是什么。收敛后的效果超过非预训练模型的85%预训练代码实战：resnet18。图像预训练模型的发展史。常见的分类预训练模型。
2025-06-05 18:37:35
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原创 DAY 41 简单CNN
Flatten -> Dense (with Dropout，可选) -> Dense (Output)1. 输入 → 卷积层 → Batch归一化层（可选） → 池化层 → 激活函数 → 下一层。尝试手动修改下不同的调度器和CNN的结构，观察训练的差异。batch归一化：调整一个批次的分布，常用与图像数据。特征图：只有卷积操作输出的才叫特征图。调度器：直接修改基础学习率。卷积神经网络定义的写法。
2025-06-01 22:39:17
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原创 DAY 40 训练和测试的规范写法
仔细学习下测试和训练代码的逻辑，这是基础，这个代码框架后续会一直沿用，后续的重点慢慢就是转向模型定义阶段了。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。
2025-05-30 22:07:26
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原创 DAY 38 Dataset和Dataloader类
Dataset类的__getitem__和__len__方法（本质是python的特殊方法）了解下cifar数据集，尝试获取其中一张图片。minist手写数据集的了解。Dataloader类。
2025-05-27 19:56:40
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原创 DAY 37 早停策略和模型权重的保存
对信贷数据集训练后保存权重，加载权重后继续训练50轮，并采取早停策略。保存全部信息checkpoint，还包含训练状态。过拟合的判断：测试集和训练集同步打印指标。
2025-05-26 21:44:32
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原创 day 26复习日
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。：尝试进入nn.Module中，查看他的方法。探索性作业（随意完成）
2025-05-25 22:50:52
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原创 DAY 35 模型可视化与推理
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。使用LeakyReLU: 最终准确率 = 96.32%baseline: 最终准确率 = 96.05%进度条功能：手动和自动写法，让打印结果更加美观。增加隐藏层大小: 最终准确率 = 95.38%增加批量大小: 最终准确率 = 96.49%作业：调整模型定义时的超参数，对比下效果。降低学习率: 最终准确率 = 97.64%=== 最终结果比较 ===推理的写法：评估模式。
2025-05-24 21:20:06
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原创 DAY 34 GPU训练及类的call方法
类的call方法：为什么定义前向传播时可以直接写作self.fc1(x)复习今天的内容，在巩固下代码。思考下为什么会出现这个问题。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。
2025-05-23 21:20:02
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原创 day 33简单的神经网络
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。
2025-05-22 20:06:58
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原创 day32官方文档的阅读
参考pdpbox官方文档中的其他类，绘制相应的图，任选即可。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。
2025-05-21 22:24:14
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原创 day29
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）：自己新建几个不同路径文件尝试下如何导入。导入自定义库/模块的方式。导入官方库的三种手段。
2025-05-19 13:37:22
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原创 day 28
我现在对这个工具处在大致理解而不能熟练应用的阶段，知道是什么但是说不出所以然。目前而言，Python对我来说，还是个黑匣子，我知道这是个很高效的工具，但是并不理解内部的构造。复习类和函数的知识点，写下自己过去29天的学习心得，如对函数和类的理解，对python这门工具的理解等，未来再过几个专题部分我们即将开启深度学习部分。
2025-05-18 21:47:36
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原创 day27
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）。
2025-05-18 11:31:53
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原创 DAY 26 函数专题2：装饰器
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。
2025-05-16 21:19:42
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原创 day 25
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）。如果长度或宽度为负数，函数应该返回 0。的函数，该函数接收图形的名称。
2025-05-15 21:07:09
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原创 DAY24
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。
2025-05-14 22:44:48
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原创 day22
知识回顾:转化器和估计器的概念管道工程ColumnTransformer和Pipeline类作业：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。
2025-05-12 22:32:38
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原创 DAY21
自行学习参考如何使用kaggle平台，写下使用注意点，并对下述比赛提交代码。仔细回顾一下之前21天的内容，没跟上进度的同学补一下进度。
2025-05-11 20:59:41
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原创 DAY20
作业：自由作业：探索下什么时候用到降维？降维的主要应用？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。
2025-05-10 23:38:32
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原创 DAY19
SVD是一种强大的矩阵分解技术，可以在数据处理和分析中发挥重要作用，尤其在降维和特征提取方面。使用SVD，n_components=10 的精度: 0.8525。使用SVD，n_components=13 的精度: 0.8525。使用SVD，n_components=5 的精度: 0.8852。SVD 要做的就是把这个矩阵 A 分解成三个矩阵的乘积。不使用SVD的精度: 0.8525。累计方差解释率: 0.5948。累计方差解释率: 0.8988。累计方差解释率: 1.0000。
2025-05-09 20:34:18
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原创 day 18
SHAP 重要性筛选后的精度: 0.5901639344262295。皮尔逊相关系数筛选后的精度: 0.8688524590163934。Lasso 筛选后的精度: 0.8688524590163934。树模型重要性筛选后的精度: 0.8524590163934426。递归特征消除筛选后的精度: 0.8852459016393442。方差筛选后的精度: 0.8524590163934426。作业：对心脏病数据集完成特征筛选，对比精度。2.皮尔逊相关系数筛选。6.递归特征消除REF。
2025-05-08 23:20:07
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空空如也
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