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原创 基于K-means 分类算法，对wine数据集，葡萄酒酒分类
使用从sklearn.datasets中加载Wine数据集。使用，以提高 K-means 的聚类效果。通过和评估不同 K 值的聚类效果，并绘制相应图表。选择最佳 K 值，使用 K-means 进行聚类。使用散点图可视化聚类结果，显示不同聚类的样本。最后给出每个样本的聚类标签。
2024-11-02 09:59:38
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原创 Transformer模型代码复现及逻辑说明
1、为什么要进行词嵌入编码：Transformer进行词嵌入编码的原因是将离散的词汇转换为连续的向量表示，使模型能够处理和学习词汇之间的关系。词嵌入将词汇转换为向量，使模型能够捕捉语义关系、降低维度和提高泛化能力，从而更有效地理解和处理自然语言。2、词嵌入编码实现的逻辑：使用nn.Embedding方法，其实现原理：前向传播，实现该方法时，其内部使用了一张查找表，将输入的词索引映射到对应的向量。: 创建一个嵌入层，用于将词汇表中的每个词映射到一个固定维度的向量。:: 词汇表的大小，表示模型可以
2024-11-01 22:05:28
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空空如也
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