<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[m0_55970575的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_55970575</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; m0_55970575]]></copyright><item><title><![CDATA[手把手实现AI诗歌生成（AI写诗）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_55970575/article/details/122651002</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_55970575/article/details/122651002</guid><author>m0_55970575</author><pubDate>Sun, 23 Jan 2022 14:51:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[本模型采用的是字符级别的诗歌生成（pytorch）

环境：

python3.X

pytorch GPU或CPU版本都行，

另外天有点冷，建议用GPU训练，电脑绝对比暖手宝好用



目录

项目文件结构：

数据已经打包：

1、数据集处理

2、构建模型与训练模型

基于概率语言模型的模型

网络结构

网络输入输出

损失函数

3、生成诗歌

4、配置文件

5、生成效果

6、结语

参考：



项目文件结构：





data:存放预处理好的数据

model:存放训练好的模型

co]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[手搓卷积神经网络+mnist手写数字识别]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_55970575/article/details/121671517</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_55970575/article/details/121671517</guid><author>m0_55970575</author><pubDate>Thu, 02 Dec 2021 10:42:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[烦，摆烂

输入：28 x 28 x 1 图片

卷积层：8个 3 * 3的卷积核，得到的输出：26x26x8

池化层：4x4x8的最大池化层，得到的输出：13x13x8

将上诉13x13x8的数据展开成全连接层（展平），得到1352个全连接神经元

softmax层：输出10维数据，对应手写数字的10个分类结果




import numpy as np
import pandas as pd


class Conv3x3:
    def __init__(self, num_filters):]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[逻辑回归的多分类问题（线性分类的多分类问题）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_55970575/article/details/120692344</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_55970575/article/details/120692344</guid><author>m0_55970575</author><pubDate>Sun, 10 Oct 2021 22:22:50 +0800</pubDate><description><![CDATA[依然还是经典的鸢尾花数据集的例子，





4个输入特征，输出的类别有3种，分别记为0，1，2。



普通的逻辑回归或其他线性分类模型（如SVM），很适合做二分类问题，不能直接解决多分类题，因为一条线或者一个超平面只能将数据分割成两个部分。但稍稍改进即可完成多分类。



假设输出的类别有3种，分别是乔峰，段誉，虚竹，我们只需要训练3个二分类器，第一个二分类器用于判断这个人是不是乔峰，如果是输出1，不是输出0。同理，第二个二分类器用于判断这个人是不是段誉，如果是输出1，不是输出0。第三个二分类器用于判.]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[手搓线性回归]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_55970575/article/details/120468809</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_55970575/article/details/120468809</guid><author>m0_55970575</author><pubDate>Sat, 25 Sep 2021 11:23:41 +0800</pubDate><description><![CDATA[上课的时候的一个实验，闲得无聊把3维的线性回归矩阵化，以便以后可以对几百几千维的数据也可以使用该算法（虽然直接sklearn更快），但毕竟是手搓出来的用起来好玩一点点。

线性回归原理如下（原理很简单，字是鬼画符，不看也罢）：







注：这里只是回归，不是分类。多分类的问题的话需要训练多组参数W和b，用softmax进行分类，其结构就类似没有隐藏层只有输出层的神经网络。这里就懒得弄了。

鸢尾花数据集链接如下：

链接：https://pan.baidu.com/s/1Lm5oKDfnnFGvWy.]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[机器学习预测离婚]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m0_55970575/article/details/119569493</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m0_55970575/article/details/119569493</guid><author>m0_55970575</author><pubDate>Sat, 21 Aug 2021 18:56:19 +0800</pubDate><description><![CDATA[数据链接和代码：链接：https://pan.baidu.com/s/19Rj_kP2iJ0szS6l2IWg6FQ
提取码：ezbd



1、数据分析

数据集divorce.xlsx，我们先来看一下数据说明。简单来说，每一个维度对应一个调查问卷的问题。如图







需要引入的库：


import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns  # 用这个库绘制数据分..]]></description><category></category></item></channel></rss>