RL小站

针对MNIST数据集进行j基于pytorch的nn模型训练和预测部分脚本如下： 完整脚本见笔者githubbacth_data 是简单的生成器get_TrainTest_df 是数据获取函数__doc__ = """Train : 0.98Test : 0.954"""import pandas as pd import numpy as npfrom utils.utils_tools import clock, get_ministdataimport warningswarn

针对MNIST数据集进行j基于tf2.keras的nn模型训练和预测部分脚本如下： 完整脚本见笔者githubimport pandas as pd import numpy as npimport tensorflow as tffrom tensorflow.keras import layers, Sequential, regularizers, Modelfrom utils.utils_tools import clock, get_ministdataimport warning

文章目录一、链式求导二、numpy layer和反向传播反向传播三、MNIST训练及测试一、链式求导二、numpy layer和反向传播全部脚本见笔者github: numpynn.pyimport numpy as npclass npLayer(): def __init__(self, n_input, n_out, activation=None, weights=None ,bias=None): self.weights

针对MNIST数据集进行XGB\LGB模型训练和预测部分脚本如下： 完整脚本见笔者githublgb_param = { 'boosting': 'gbdt', 'num_iterations': 145, 'num_threads' : 8, 'verbosity': 0, 'learning_rate': 0.2, 'max_depth' : 10, 'num_leaves' : 8, 'subsample' : 0.75,

针对MNIST数据集进行sklearn中的集成模型的训练和测试import pandas as pd import numpy as npfrom sklearn.datasets import fetch_mldataimport warningswarnings.filterwarnings(action='ignore')def get_ministdata(): data_home = r'..' # mnist-original.mat文件下载位置 mnist = f