机器学习实战 step-01

机器学习实战第一步
最新推荐文章于 2024-12-01 12:36:19 发布
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机器学习实战27-基于双向长短期记忆网络 BiLSTM 的黄金价格模型研究
微学AI的博客
10-08 1691
在全球经济体系中，黄金作为避险资产的角色无可替代。其价格波动不仅反映了金融市场的情绪变化，还是全球经济健康状况的晴雨表。准确预测黄金价格对于投资者制定投资策略、企业进行风险管理、政府调整货币政策等方面具有重大意义。特别是在经济不确定性增加时，黄金价格的预判能力尤为重要，它能帮助市场参与者捕捉投资机会，规避潜在风险。首先，确保已安装 PyTorch 库。接下来，导入必要的库，并对黄金价格数据进行预处理，然后定义 BiLSTM 模型。### 4.1.1 数据预处理。
机器学习实战8-基于XGBoost和LSTM的台风强度预测模型训练与应用
微学AI的博客
07-01 8633
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下机器学习实战8-基于XGBoost和LSTM的台风强度预测模型训练与应用，今年夏天已经来了，南方的夏天经常会有台风登陆，给人们生活带来巨大的影响，本文主要基于XGBoost模型和长短期记忆(LSTM)模型对台风强度进行了预测。通过具体的代码实台风强度的预测，具有较好的应用价值。
【机器学习】Epoch（训练轮数）和Step（迭代次数）
fzy2003的博客
09-18 1万+
Epoch（训练轮数）和 Step（迭代次数）是深度学习中训练模型的两个关键概念。Epoch 指模型在训练过程中遍历整个训练数据集一次，即对所有样本完成一次前向传播和反向传播。在一个 Epoch 中，模型会看到每个训练样本一次。Step（迭代）是模型使用一个批次（Batch）数据进行一次参数更新的过程，每处理一个 Batch，就是一个 Step。
【原创】机器学习中的batch，iteration，step与epoch
youzhizhe2014的博客
12-11 2867
【名词解释】机器学习中的batch，iteration，step与epoch batch，iteration，step与epoch为机器学习SGD算法中常见的几个超参，具体含义如下： batch：每次随机选取若干训练样本封装为一个batch送入神经网络，batch的大小即每次送入神经网络的训练样本数量称为batch size； iteration/step：每次迭代训练一个batch，...
机器学习模型中step与epoch，batch_size之间的关系
热门推荐
Cy_coding的博客
11-14 1万+
本文主要谈谈自己对step，epoch，batch_size这几个常见参数的理解。
机器学习的第一天
AI,在路上
12-18 469
step 1：先搞懂什么是机器学习在闷头学习机器学习之前，最好先把什么是机器学习搞清楚，否则都是瞎扯。一句话概括，机器学习就是教电脑怎样从数据中学习，然后做出决策或预测。对于真正的机器学习来说，电脑必须在没有明确既定程序的情况下自主学习识别模型。step 2：入门进阶思路机器学习属于计算机科学与统计学的交叉学科，学习思路个人梳理了一下，原则就是不求大而全，但求精而美，分为这么几个阶段：1.入门阶段...
机器学习基本概念
qq_42394917的博客
09-18 354
机器学习基本概念
机器学习实战20-利用AnoSVGD算法探索多指标的异常检测的应用
微学AI的博客
07-02 1170
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下机器学习实战20-利用AnoSVGD算法探索多指标的异常检测的应用。SVGD(Stein Variational Gradient Descent)是一种通用的变分推断算法，它是优化中梯度下降的自然对应物。SVGD通过应用一种功能性梯度下降来迭代地传输一组粒子，以最小化KL散度，从而与目标分布相匹配。
机器学习四大框架详解及实战应用：PyTorch、TensorFlow、Keras、Scikit-learn
fudaihb的博客
10-10 7236
随着人工智能和机器学习的快速发展，越来越多的开发者和研究人员涌入这个领域。在此过程中，选择合适的机器学习框架至关重要。本文将深入分析四大主流框架——PyTorch、TensorFlow、Keras 和 Scikit-learn 的特点，帮助读者了解各自的优势及应用场景，并通过实战案例展示它们的具体用法。
菜菜的机器学习sklearn实战-----sklearn中数据预处理和特征工程
Avery123123的博客
03-28 3503
菜菜的机器学习sklearn实战-----sklearn中数据预处理和特征工程 菜菜的机器学习sklearn实战-----sklearn中数据预处理和特征工程概述数据预处理与特征工程sklearn中的数据预处理和特征工程数据预处理 preprocessing&Impute数据无量钢化preprocessing.MinMaxScaler缺失值处理分类型特征：编码与哑变量处理连续型特征：二值化...
Learn-ml：学习机器学习
02-18
学习机器学习 STEP.00： STEP.01： STEP.02： STEP.03： STEP.04： STEP.05：
机器学习4 CF推荐算法
cookcoke123的专栏
11-10 659
先占位
如何计算训练中的 Steps 数量：基于DeepSpeed实际训练配置的详细解析
阿正的梦工坊
12-01 2125
In deep learning model training, a "step" refers to a single update of the model's parameters after processing a batch of training samples.
MindSpore在训练过程中的step代表什么？
weixin_45666880的博客
07-11 735
1、尝试在ubuntu上进行目标检测算法的训练，使用gpu训练时step显示的效果和官方一样，训练一轮直接显示结果。 2、使用CPU训练时每一次step都显示出来了，这里的step是如何计算的？为什么和gpu显示效果不同？3.开始训练时出现了以下警告，会不会影响训练。[WARNING] DEBUG(20487,7f2b2333c740,python3.7):2021-10-09-11:00:52.433.387 [mindspore/ccsrc/debug/debugger/debugger.cc:92]
深度学习step、iteration、epoch、batch、batch_size等专业名字的解释（持续更新中.ing）
qq_41915623的博客
05-18 3733
文章目录说明1. batch和batch_size2. step、iteration、epoch 说明 全部基于自己的实践理解，如有不对之处，欢迎在评论区指出。 1. batch和batch_size 还是以例子进行解释吧，假设我们有2000个数据样本，设batch_size = 100,则 batch = 2000/100 = 20. 注： batch_size 一般取32，64，128等2的N次方，batch的计算也是向上取整。 2. step、iteration、epoch step和iteratio
机器学习epoch,batch,batchSize,step
taylar1357的博客
04-14 5023
epoch表示迭代周期，batchs表示批次数,一个epoch表示模型遍历并处理过所有样本一次; batch表示批次数，批次数 = 样本个数 /batchSize; batchSize表示批次大小，如bathSize=5，代表模型处理完5个样本后，进行一次前向传播和反向传播; step表示模型步数。step = epoch * batchSize。 以上内容纯属自我总结，如有不对...
Machine Learning and Data Mining——2. 机器学习学习路线与资料
langtaol的成长记
03-05 3846
机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身。简单一点说，就是计算机从数据中学习出规律和模式，以应用在新数据上做预测的任务。本文为转载文章，讲述了机器学习的要点和方法，并附相关学习资料。
机器学习模型选择：调参参数选择
皮皮blog
10-23 1万+
http://blog.youkuaiyun.com/pipisorry/article/details/52902797调参经验好的实验环境是成功的一半由于深度学习实验超参众多，代码风格良好的实验环境，可以让你的人工或者自动调参更加省力，有以下几点可能需要注意：将各个参数的设置部分集中在一起。如果参数的设置分布在代码的各个地方，那么修改的过程想必会非常痛苦。可以输出模型的损失函数值以及训练集和验证集上的准确
在tensorflow中实现完整的机器学习或神经网络算法的步骤
墨流觞的博客
09-13 1434
在tensorflow中实现完整的机器学习或神经网络算法的步骤 无赖的我又来了，歌词分享环节哦 《不染》 一场回忆 生生灭灭 了了心扉 再回首浅尝心酒余味 本篇主要讲解如何在tensorflow中实现一个完整的机器学习算法，以下是主要步骤： 1. 实现神经网络结构或机器学习算法函数。 2. 定义误差函数 3. 定义训练函数 4. 定义算法评估函数 5....
机器学习实战源代码
最新发布
10-30
《机器学习实战+源代码》的代码采用Python语言编写，但提供的引用中未直接给出获取该书中机器学习实战源代码的具体途径。一般来说，可通过以下常见方式获取相关源代码： 1. 图书附带资源：查看图书的实体版本是否附带光盘等存储介质，其中可能包含源代码；也可以查看图书的封底、前言或网站信息，看是否提供了源代码的下载链接。 2. 在线代码仓库：在常见的代码托管平台如GitHub、GitLab等上，使用关键词“机器学习实战源代码”进行搜索，或许能找到对应的代码仓库。 3. 出版社官网：访问该书出版社的官方网站，查找图书相关的资源页面，可能会有源代码的下载入口。 关于训练CNN模型的实战代码如下： ```python import torch.optim as optim # 定义优化器和损失函数 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) # 训练模型 for epoch in range(10): # 训练 10 次 running_loss = 0.0 for i, data in enumerate(train_data, 0): # 获取输入 inputs, labels = data # 梯度清零 optimizer.zero_grad() # 前向传播，反向传播，优化器更新参数 outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() # 输出统计信息 running_loss += loss.item() if i % 100 == 99: print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / 100)) running_loss = 0.0 print('Finished Training') ``` 此代码展示了使用PyTorch训练CNN模型的基本流程，包括定义优化器和损失函数、训练循环、前向传播、反向传播和参数更新等步骤[^2]。
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