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RSS订阅原创 SmoothGrad: removing noise by adding noise
SmoothGrad: removing noise by adding noise目录文章目录**SmoothGrad: removing noise by adding noise**目录背景知识Saliency mapGradients as sensitivity mapsSmoothing noisy gradients实验结果Multiplying maps with the input images背景知识众所周知，许多机器学习算法是一个“黑盒”模型，通过” end-end”的方式
2021-06-29 15:40:56
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原创 Tensorflow显存占用情况
Tensorflow 显存占用情况在tensorflow中，如果不设置显存占用方式，那么默认会占用全部显存。这里将Tensorflow的显存使用方式设置为按需分配，观测其真实占用得而GPU显存资源情况，代码如下：# 代码参考 Tensorflow P219页# 获取所有GPU设备列表gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')if gpus: try: # 设置 GPU 显存占用为按需分配，增长式 for gpu in
2021-06-29 11:30:57
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原创 随机森林：对UCI数据集的分类实现
随机森林：对UCI数据集的分类实现关于随机森林的原理网上有许许多多，这里不再赘述。sklearn中的RandomForestClassifier包即可满足你对随机森林的调用。UCI数据集可在UCI官方页面中进行下载并使用。本文主要用于记录笔者自己的代码过程。几个简易的数据集可从 sklearn.datasets中进行调用，如红酒数据 wine，鸢尾花数据 iris，可参考知乎的这篇文章sklearn中的datasets数据集。若数据中并非全部为数字，如有‘male’、‘female’等非数字数据，
2020-12-23 10:19:00
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原创 无监督聚类评价指标，RI、ARI、MI、NMI等
无监督聚类评价指标，RI、ARI、MI、NMI等 最近在看无监督学习聚类的评价指标，主要看了RI、ARI、MI、NMI，在此写下我自己对于这些指标的理解。 1. **RI（Rand Index）**是比较两个聚类结果的参数，也可以比较一个聚类算法的结果和真实分类情况。他是将所有情况进行枚举，来看看有所有pair在聚类算法1和聚类算法2中的情况一致。 Examples:比如有5个数据点，x是聚类1返回的结果，y是聚类2返回的结果。 x:[1, 1, 2, 3, 3]
2020-11-25 10:37:02
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原创 tsv文件按列存储
tsv文件按列存储写下这篇文章的目的是为了记录的自己的研究生学习过程，纯新人，所以很多东西都很幼稚，并非是给大家的经验之帖，仅作为自我学习记录使用。目的：想要将多个tsv文件（格式如下图）按列合并成一个文件，以用于后续训练所用参考了网上很多文章的代码，如Folder_Path = r’E:\lrh\GEs_data’SaveFile_Path = r’E:\lrh\GEs_data’SaveFile_Name = r’all.tsv’os.chdir(Folder_Path)file_li
2020-10-16 11:11:20
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空空如也
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