Krone_的博客

CONTENT1. CUDA2. CUDNN3. Miniconda4. conda 使用5. PycharmReference1. CUDA查看 cuda 版本号nvidia-smi下载 CUDA 安装包 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads照着提示安装 cudawget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubun

CONTENT1. 安装2. 换清华源3. 虚拟环境4. 安装 pytorch1. 安装scoop install anaconda32. 换清华源from: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/conda config --set show_channel_urls yessubl ~/.condarc~/.condarcchannels: - defaultsshow_channel_urls: truedef

SVM简介支持向量机（Support Vector Machines）是一种二分类模型，对于多分类通常将其分解为多个二元分类问题，再进行分类。SVM 的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，SVM 还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器，但本文只应用到了线性 SVM，对此便不多加赘述。SVM 的学习策略就是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。SVM学习的基本想法...

一.交叉验证交叉验证就是将原始数据集(dataset)划分为两个部分.一部分为训练集用来训练模型,另外一部分作为测试集测试模型效果.作用:1） 交叉验证是用来评估模型在新的数据集上的预测效果,也可以一定程度上减小模型的过拟合2） 还可以从有限的数据中获取尽可能多的有效信息。交叉验证主要有以下几种方法:① 留出法.简单地将 原始数据集 划分为 训练集,验证集,测试集 三个部分.② k折...

声明：本文基于在校课程及吴恩达ML教程，代码参考自多份博客（已在参考链接中表明），如需转载请标明出处。源代码、实验数据、实验指导书： https://pan.baidu.com/s/1yTTI0_w2bZ7o8uuxravLyA 提取码: spbp一、算法描述K-均值是最普及的聚类算法。在非监督学习中，数据没有附带任何标签。也就是说，在非监督学习中，将一系列无标签的训练数据，输入到一个算法...

声明：本文基于在校课程及吴恩达ML教程，代码参考自多份博客（已在参考链接中表明），如需转载请标明出处。源代码、实验数据、实验指导书： https://pan.baidu.com/s/1yTTI0_w2bZ7o8uuxravLyA 提取码: spbp一、算法描述PCA 是最常见的降维算法。比如说，现在想把 222 维 降到 111 维。PCA 的做法是找到一个方向向量（Vector dire...

目录1. 问题2. 解决3. 代码4. 结果5. 数据1. 问题假设你是一个餐饮连锁店的CEO，你打算在不同的城市开设不同的分店。你已经在一些城市开了分店而且你有这些城市人口与利润的数据（见data.txt），你希望通过这些数据来决定在哪些城市新开分店（也就是通过新城市的人口预测新城市的利润）。2. 解决线性回归假设 利润 与 人口数 的函数关系为：hθ(x)=θ0+θ1xh_{\th...