🤖 实战练习集
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🔥 精选机器学习实战案例 | 覆盖监督/无监督学习
📌 配套Python代码+数据集 | 逐行解析算法实现
💡 适合：算法巩固/面试准备/项目复现
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吾日三省吾身，今天我认真学习了吗？今天优快云了吗？今天我发财了吗？
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【时序预测】-TCN 实战 | 完整代码+解析
这段代码构建的是一个 时间序列预测系统，使用 TCN（Temporal Convolutional Network）模型 来预测未来的数据趋势。这个系统从数据加载、模型定义、训练、验证、测试到最终预测都一应俱全，形成了一个完整的端到端预测流程。加载所需的库，包括 PyTorch、NumPy、Pandas、绘图工具、标准化工具、命令行参数解析等。原创 2025-04-18 02:00:00 · 3273 阅读 · 0 评论 -
【机器学习练习-7】- LSTM | 含完整代码+数据集
本文将带你一步步搭建一个完整的 LSTM 时间序列预测系统：从数据预处理、模型设计，到训练可视化、预测评估，全流程覆盖。我们将以一个包含两个特征变量的时序数据集为例，搭建一个自动化的训练评估流程，从数据加载、预处理、模型训练到预测评估与结果可视化，全部实现自动保存、自动记录。 适合对 LSTM、深度学习在时间序列中的应用感兴趣的读者参考和实践。原创 2025-04-10 19:52:42 · 2390 阅读 · 0 评论 -
【机器学习练习06】- MLP | 多层感知机 +含完整代码+数据集
本项目结合 优快云 博客《 机器学习-29】- MLP（Multilayer Perceptron）多层感知机》中关于 MLP 的基础知识，通过 TensorFlow 和 Keras 实现了一个用于时间序列预测的多层感知机（MLP）模型。本文旨在预测地质灾害中某一特征（如差异位移）的未来变化趋势。原创 2025-04-09 02:45:00 · 2699 阅读 · 0 评论 -
【机器学习练习 5】 - 偏差和方差的权衡
本章代码涵盖了基于Python的解决方案，用于Coursera机器学习课程的第五个编程练习。原创 2025-04-03 00:15:00 · 894 阅读 · 0 评论 -
【机器学习练习 4】 - 神经网络反向传播-ML-Exercise4
对于这个练习，我们将再次处理手写数字数据集，这次使用反向传播的前馈神经网络。 我们将通过反向传播算法实现神经网络成本函数和梯度计算的非正则化和正则化版本。 我们还将实现随机权重初始化和使用网络进行预测的方法。原创 2025-04-01 21:12:05 · 615 阅读 · 0 评论 -
【机器学习练习 3】 - 一对多（One-vs-All, OvA）逻辑回归
这段代码实现了一对多（One-vs-All, OvA）逻辑回归，用于多分类问题。原创 2025-04-01 00:30:00 · 716 阅读 · 0 评论 -
【机器学习练习 2】 - 逻辑回归
这个笔记包含了以Python为编程语言的Coursera上机器学习的第二次编程练习。请参考 逻辑回归作业详细描述和方程。在这一次练习中，我们将要实现逻辑回归并且应用到一个分类任务。我们还将通过将正则化加入训练算法，来提高算法的鲁棒性，并用更复杂的情形来测试它。原创 2025-03-30 19:20:46 · 656 阅读 · 0 评论 -
【机器学习-练习 1 】- 线性回归
在本练习中，您将实现线性回归，并观察它在数据上的运行情况。原创 2025-03-27 19:48:44 · 674 阅读 · 0 评论 -
机器学习练习 1-2 - 多变量线性回归 Multivariate_Linear_Regression
机器学习练习 1-2 - 多变量线性回归原创 2025-03-29 16:07:14 · 874 阅读 · 0 评论