Python_DJ的博客

第一步：从官网获取下载命令 pytorch官网链接 选择适合自己的版本 如果你的网络经过了科学处理，网速够快的话，可以直接在pycharm中使用这个命令安装 如果你的网络跟我的一样，跟蜗牛一样慢，那就用下面的办法 第二步：在pycharm中运行上面的pip命令 你会发现速度真的慢，Ctrl+C结束下载，只使用它提供的链接即可 第三步：点击下载链接 这个时候会自动从浏览器下载文件 如果没有下...

第一部分 # logistics逻辑斯蒂回归 import numpy as np from sklearn.linear_model import LogisticRegression # 逻辑斯蒂回归在线性模快下面 # 相同点： # 线性回归---------得到线性方程 # 逻辑斯蒂回归-----得到线性方程 # 不同点： # 线性回归解决回归预测问题 # 逻辑斯蒂回归解决...

第一部分 # 套索回归 import time from sklearn.linear_model import Lasso # 导入套索回归模型 # Lasso是一个估计稀疏系数的线性模型 # 方程式 (1 / (2 * n_samples)) * ||y - Xw||^2_2 + alpha * ||w||_1 # 一阶正则项，系数变小，防止过拟合 start = time.perf_co...

第一部分 # 线性回归： # 如果不计算截距，本质就是矩阵运算，线性代数中的知识 # 如果要计算截距，只能使用梯度下降，多个参数系数，相当于多个变量 # 求偏导数 # 线性回归改进和升级 # Ridge岭回归，通过对系数的大小缩减来解决普通最小二乘的一些问题。 # 当数据的特征比样本点还多时，就不能使用线性回归和梯度下降等方法来预测 # 这是因为输入数据的矩阵X不是满秩矩阵，非满秩矩阵在求逆时会...

第一部分 import sklearn.datasets as datasets from sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 如果有截距，求解时，需要梯度下降法求解w和b # 什么是梯度？？？ 梯度就是导数 # 梯度下降是求解最...

第一部分 # 回归问题 回归曲线 --->预测 # 分类是有限的，回归是无限的 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 分类问题 from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor # 回归问题...

第一部分 # KNN # K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法: # 是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。 # 该方法的思路是： # 在特征空间中，如果一个样本附近的k个最近(即特征空间中最邻近)样本的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。 # 欧几里得距离 # 计算公式（n维空间下） # 二维：dis=sqrt( (x1-x2)^2...

第一部分 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import pyplot import time # 设置plot的风格和样式 # plot语句中支持除x,y以外的参数，以字符串形式存在...

第一部分 import numpy as np import scipy as sp import time from scipy.io import wavfile # 可以读取无损.WAV格式的音频文件 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import pyplot # 傅里叶变换 时域--------------》...

第一部分 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import pyplot import time # 数据加载 # pd.read_"文件类型"("./文件名称.后缀",header=N...

第一部分 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import pyplot import time # 一、Series是一种类似与一维数组的对象，有下面两部分组成： # ...

第一部分 import numpy as np import cv2 import time jin1 = cv2.imread("jin1.jpg") # jin1.shape (502, 400, 3) # cv2.imshow("窗口名称",读进来的数组序列) # cv2.waitKey(0) # 等待键盘输入，单位毫秒，如果是0，无限等待 # cv2.destroyAllWindo...

# pycharm中的.py文件 """ jupyter的基本使用 一、运行程序快捷键 ctrl+Enter 运行并选中本单元 alt+Enter 运行并在下面插入新的一行 shift+Enter 运行并选中下一个单元，如果下面没有则创建并选中 二、插入新的代码单元 a above 在当前上面插入一行 b below 在当前下面插入一行 三、删除当前选中的代...