ClayYe的博客

原创 PyTorch的基本概念

目录什么是 pytorch ，为什么选择 pytorch ？Pytroch的安装配置Python环境准备Python管理器通过命令行安装PyTorchPyTorch基础概念通用代码实现流程(实现一个深度学习的代码流程)常用操作什么是 pytorch ，为什么选择 pytorch ？PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，由Facebook团队开发。pytorch的特...

原创 机器学习算法梳理任务三

1. 信息论基础（熵 联合熵 条件熵 信息增益 基尼不纯度）信息熵：信息熵是度量样本集合纯度常用的一种指标。定义为：联合熵：联合熵就是度量一个联合分布的随机系统的不确定度条件熵：在得知某一确定信息的基础上获取另外一个信息时所获得的信息量。信息增益：信息增益代表使用属性a带来的纯度提升，信息增益越大，带来的纯度提升越大。计算公式就是父节点的信息熵减去所有子节点的信息熵。...

原创 机器学习算法梳理-逻辑回归

学习内容：逻辑回归与线性回归的联系与区别线性回归面对的是一个连续值，逻辑回归面对的数据是离散值/类别预测。逻辑回归在线性回归实数输出值上施加了sigmoid函数将数值收敛到了（0-1）的范围之内。目标函数也从差平方和函数变为对数损失函数，已提供最优化所需的导数。逻辑回归是个处理0/1分类。逻辑回归的原理逻辑回归是使用logistic函数估计概率，训练数据之后，希望通过输入一个数据得...

原创 Datawhale-初级机器学习算法梳理-任务一

机器学习的一些概念有监督：通俗而言，训练数据带有标签信息称为有监督学习，分类和回归是有监督学习的代表。无监督：训练数据中没有带有标签信息（lable），成为无监督学习，常见如聚类。泛化能力：泛化能力就是指模型对于未知数据的预测能力。常用的办法就是通过测试误差来评价泛化能力过拟合：一味的追求提高对训练数据的预测能力，所选的模型复杂度往往比真的模型更高，这就是过拟合。过拟合往往对已知的...

原创 JAVA学习记录（二）week-02

原创 Java学习记录（一）week-01