xiaodidadada的博客

文章目录1. 张量（Tensors）定义张量张量操作2.自动求导（autograd）变量Variable3.神经网络4. 训练一个分类器载入数据 1. 张量（Tensors） tensors和numpy的ndarray类似,但是tensors可以使用GPU加快运算 张量定义的matrix在未使用前的初始值就是那个内存地址保存的值 定义张量 #定义未初始化的张量 x = torch.empty(5,3); #定义初始化的张量 x = torch.rand(5,3);#随机初始化 x = torch.zeros

机器学习理论篇1（笔记）历史数据->规律（数学函数、数学公式刻画规律）->未来不确定场景决策数据分析（人为驱动）和机器学习（机器驱动）用数据替代专家大数据->数据变现离线机器学习（批处理）+在线机器学习（实时调整，电商、百度），二者算法稍有差异机器学习的典型应用：啤酒+尿布（关联规则）||用户细分精准营销（聚类）||垃圾邮件（朴素贝叶斯）||信用卡欺诈：用户风险识别（决策树）||...

python学习笔记1①数据类型：整数，浮点数，字符串（''或者""包围）,布尔值（true，false，计算and,or,not;Python把0、空字符串''和None看成 False，其他数值和非空字符串都看成 True）,空值（none）②print语句：在python交互环境下写代码，print语句也可以跟上多个字符串，用逗号“,”隔开，就可以连成一串输出，遇到逗号“,”会输出一个空格再...

一、回归问题（regression）与分类问题（classification）的区别二者都属于监督式学习，回归问题和分类问题的本质一样，都是针对一个输入做出一个输出预测，其区别在于输出变量的类型。分类问题是指，给定一个输入，根据训练集推断它所对应的类别，是一种定性输出，也叫离散变量预测；通常是用来预测一个值，如预测房价、未来的天气情况等。回归问题是指，给定一个输入，根据训练集推断它所对应的输出值，...