学习方法总结
Pytorch模型训练实用教程学习笔记：一、数据加载和transforms方法总结
前言最近在重温Pytorch基础，然而Pytorch官方文档的各种API是根据字母排列的，并不适合学习阅读。 于是在gayhub上找到了这样一份教程《Pytorch模型训练实用教程》，写得不错，特此根据它来再学习一下Pytorch。 仓库地址：https://github.com/TingsongYu/PyTorch_Tutorial数据集转换首先练习对数据集的处理方式。 这里采用的是cif
日期 2023-06-12 10:48:40
机器学习模型评估的方法总结（回归、分类模型的评估）
建模的评估一般可以分为回归、分类和聚类的评估，本文主要介绍回归和分类的模型评估：一、回归模型的评估主要有以下方法：指标描述metrics方法Mean Absolute Error(MAE)平均绝对误差from sklearn.metrics import mean_absolute_errorMean Square Error(MSE)平均方差from sklearn.metrics import
日期 2023-06-12 10:48:40持续学习常用6种方法总结：使ML模型适应新数据的同时保持旧数据的性能
点击上方“Deephub Imba”,关注公众号,好文章不错过 ! 持续学习是指在不忘记从前面的任务中获得的知识的情况下，按顺序学习大量任务的模型。这是一个重要的概念，因为在监督学习的前提下，机器学习模型被训练为针对给定数据集或数据分布的最佳函数。而在现实环境中，数据很少是静态的，可能会发生变化。当面对不可见的数据时，典型的ML模型可能会性能下降。这种现象被称为灾难性遗忘。解决这类问题的常用方法是
日期 2023-06-12 10:48:40机器学习模型的集成方法总结：Bagging, Boosting, Stacking, Voting, Blending
点击上方“Deephub Imba”,关注公众号,好文章不错过 ! 机器学习是人工智能的一个分支领域，致力于构建自动学习和自适应的系统，它利用统计模型来可视化、分析和预测数据。一个通用的机器学习模型包括一个数据集(用于训练模型)和一个算法(从数据学习)。但是有些模型的准确性通常很低产生的结果也不太准确，克服这个问题的最简单的解决方案之一是在机器学习模型上使用集成学习。集成学习是一种元方法，通过组合
日期 2023-06-12 10:48:40
如何系统自学软件测试，看这篇软件测试学习方法万字总结就够了
作者：伤心的辣条主要分享测试的学习资源，帮助快速了解测试行业，帮助想转行、进阶、小白成长为高级测试工程师。之前发过一次回答，反响不错，所以我把这个又重新整理了一遍写成了文章。我在自学软件测试的过程中个人整理了一些软件测试学习资料，什么课堂学习笔记、重点思维导图详情，作业练习等。老规矩：想要的直接加我，到时候跟我说明来意就行。下面是正文其实只按照学习进度来说，学到接口测试就可以了（不是）；因为到这里
日期 2023-06-12 10:48:40【一】最新多智能体强化学习方法【总结】
相关文章：【一】最新多智能体强化学习方法【总结】【二】最新多智能体强化学习文章如何查阅｛顶会：AAAI、 ICML ｝【三】多智能体强化学习（MARL）近年研究概览 ｛Analysis of emergent behaviors（行为分析)_、Learning communication（通信学习）｝【四】多智能体强化学习（MARL）近年研究概览 ｛Learning cooperation（协作学
日期 2023-06-12 10:48:40收藏 | 机器学习特征选择方法总结（附代码）
来源：深度学习爱好者本文约3800字，建议阅读7分钟本文介绍如何使用 python 减少 kaggle Mushroom Classification 数据集中的特性数量。复制简 介据《福布斯》报道，每天大约会有 250 万字节的数据被产生。然后，可以使用数据科学和机器学习技术对这些数据进行分析，以便提供分析和作出预测。尽管在大多数情况下，在开始任何统计分析之前，需要先对最初收集的数据进行预处理
日期 2023-06-12 10:48:40SQL案例学习之字符串的合并与拆分方法总结
字符串的合并 在Oracle中可能有多种实现方法，目前我已知的有两种，下面记录下这两种的实现： 字符串合并方法一： 实现SQL： 方法一 SELECT d.dept_name,wm_concat(e.emp_name) FROM employee e INNER JOIN department d ON d.dept_id=e.dept_id GROUP BY d.de
日期 2023-06-12 10:48:40
pandas学习(常用数学统计方法总结、读取或保存数据、缺省值和异常值处理)
pandas学习(常用数学统计方法总结、读取或保存数据、缺省值和异常值处理) 目录 常用数学统计方法总结 读取或保存数据 缺省值和异常值处理 常用数学统计方法总结 count 计算非NA值的数量 describe 针对Series或DataFrame列计算统计 min/max/sum 计算最小值 最大值 总和 argmin argmax
日期 2023-06-12 10:48:40机器学习笔记 - 模式识别之图像特征提取和特征选择的基本方法总结
一、概述 从模式识别角度来讲，视觉信息的特征获取是机器视觉的一个关键环节。一个机器视觉与模式识别系统的成败，首先取决于其所利用的特征能否较好地反映将要研究的分类问题。如果数据被很好地表达成了特征，通常线性模型就能达到满意的分类效果。因此，对于模式识别系统的创建，特征的选择和提取是需要优先考虑的。
日期 2023-06-12 10:48:40
atitit 知识压缩的总结 学习方法总结v2 t55.docx 目录 1.1. 压缩目的1 1.2. 压缩分类 无损压缩 有损压缩1 2. 功能指标2 2.1. 压缩比：有损压缩一般1
atitit 知识压缩的总结 学习方法总结v2 t55.docx 目录 1.1. 压缩目的 1 1.2. 压缩分类 无损压缩 有损压缩 1 2. 功能指标 2 2.1. 压缩比：有损压缩一般10:1=====30:1 2 2.2. 压缩速度：主要与压缩算法复杂度有关 2 3. 常见知识压缩
日期 2023-06-12 10:48:40Atitit 学习一项技术的方法总结 目录 1. 自己动手实现学习法1 2. 七步学习法 —— 如何高效学习一项技能1 3. 如何快速学习一项技能-十步学习法 - HugoLester - 博客
Atitit 学习一项技术的方法总结 目录 1. 自己动手实现学习法 1 2. 七步学习法 —— 如何高效学习一项技能 1 3. 如何快速学习一项技能-十步学习法 - HugoLester - 博客园.html 2 自己动手实现学习法 了解是否有相关标准化，是如何实现的 是否有dsl 了解原
日期 2023-06-12 10:48:40Atitit 学习方法 补充 艾龙 著 attilax著 1. Atitit 学习的方法 attilax总结1 1.1. 2. 基于学习策略的分类2机械 示教 演绎 类比 解释 归纳2 1.
Atitit 学习方法 补充 艾龙 著 attilax著 1. Atitit 学习的方法 attilax总结 1 1.1. 2. 基于学习策略的分类 2机械 示教 演绎 类比 解释 归纳 2 1.2. 3. 基于所获取知识的表示形式分类 4 2 1.3. 4. 按应用领域分类 6 2 1.4. 5. 综合分类 6归纳
日期 2023-06-12 10:48:40Atitit 技术学习 的方法总结 attilax总结 目录 1.1. 跨框架1 1.2. 跨语言学习法1 1.3. 概念学习法1 1.1 在比较中学习 多语言 21 1.3 .2 在历史
Atitit 技术学习 的方法总结 attilax总结 目录 1.1. 跨框架 1 1.2. 跨语言学习法 1 1.3. 概念学习法 1 1.1 在比较中学习 多语言 2 1 1.3 .2 在历史中学习 4 1 2. 自己动手实现学习法 2 2.1. 标准化学习法 了解是否有相关标准化，是如何实现的 2 2.
日期 2023-06-12 10:48:40Atitit 学习方法 补充 艾龙 著 attilax著 1. Atitit 学习的方法 attilax总结1 1.1. 2. 基于学习策略的分类22 1.2. 3. 基于所获取知识的表示形
Atitit 学习方法 补充 艾龙 著 attilax著 1. Atitit 学习的方法 attilax总结 1 1.1. 2. 基于学习策略的分类 2 2 1.2. 3. 基于所获取知识的表示形式分类 4 2 1.3. 4. 按应用领域分类 6 2 1.4. 5. 综合分类 6 2 1.5. 6. 学习形式分类 8 2 2.
日期 2023-06-12 10:48:40Atitit 学习的方法 attilax总结
Atitit 学习的方法 attilax总结 1.1. 碎片化学习与整体学习。 2 1.2. 深度学习 2 1.3. 强化学习 2 1.4. 增强学习 2 1.5. 基督学习 vs 非监督学习 2 2. 基于学习策略的分类 2 2.1. 1）机械学习 (Rote learni
日期 2023-06-12 10:48:40【机器学习】特征选择方法总结
一、背景介绍 在处理结构型数据时，特征工程中的特征选择是很重要的一个环节，特征选择是选择对模型重要的特征。它的好处[2]在于: ● 减少训练数据大小，加快模型训练速度。 ●
日期 2023-06-12 10:48:40太详细了！机器学习中四种调参方法大总结！
ML工作流中最困难的部分之一是为模型找到最好的超参数。ML模型的性能与超参数直接相关。本文就“传统的手工调参、网格搜索、随机搜索、贝叶斯搜索”展开说明。欢迎收藏学习，喜欢点赞支持。文末提供技术交流群。 介
日期 2023-06-12 10:48:40关于程序猿的学习方法的一些总结
1.不可盲目看API文档 非常多人在接触学习一门新的平台语言时，总是喜欢先去探究一番API文档。这样的方式不适合大部分人来效仿，由于API领域广泛，牵涉到的知识点太多，而对刚開始学习的人来说，遗忘的速度远远大于记忆！这样的做法是大量消耗精力、小量吸取知识的方法。仅仅会事倍功半。 2.前人铺路，后人乘凉 对于刚開始学习的人来说，不论什
日期 2023-06-12 10:48:40深度学习全优化方法总结比较（转）
https://zhuanlan.zhihu.com/p/22252270 https://zhuanlan.zhihu.com/p/27449596 http://cs231n.github.io/neural-networks-3/#sgd http://www.cnblogs.com/neopenx/p/4768388.html 前言 （标题不能再中二了）本文仅对
日期 2023-06-12 10:48:40【Dart学习】--Dart之正则表达式相关方法总结
原文地址 【Dart学习】–Dart之正则表达式相关方法总结 一，部分属性 RegExp exp = new RegExp(r"(\w+)"); 返回正则表达式的哈希码 pr
日期 2023-06-12 10:48:40Pytorch模型训练实用教程学习笔记：一、数据加载和transforms方法总结
前言 最近在重温Pytorch基础，然而Pytorch官方文档的各种API是根据字母排列的，并不适合学习阅读。 于是在gayhub上找到了这样一份教程《Pytorch模型训练实用教程》ÿ
日期 2023-06-12 10:48:40学习方法总结
学完一门课，立马完成相应的笔记和做完相应的作业，这个效果是最好的效率也是最高的，后面来补回花费更多的时间
日期 2023-06-12 10:48:40（数据科学学习手札07）R在数据框操作上方法的总结（初级篇）
上篇我们了解了Python中pandas内封装的关于数据框的常用操作方法，而作为专为数据科学而生的一门语言，R在数据框的操作上则更为丰富精彩，本篇就R处理数据框的常用方法进行总结： 1.数据框的生成 利用data.frame()函数来创建数据框，其常用参数如下： ...：数据框的构成向量的变量名，顺序即为生成的数据框列的顺序 row.names：对每一行命名的向量 stringAsFactors
日期 2023-06-12 10:48:40Django学习路35_视图使用方法(复制的代码) + 简单总结
from django.shortcuts import render,redirect from django.http import HttpResponse,JsonResponse from datetime import datetime,timedelta # Create your views here. # request就是HttpRequest类型的对象 # reque
日期 2023-06-12 10:48:40程序员最佳学习方法(干货总结)
程序员最佳学习方法(干货总结) 筑梦师Winston 关注 3.5 2018.06.18 10:25* 字数 3772 阅读 18648评论 92喜欢 407赞赏 1 前言 这里筑梦师,是一名正在努力学习的iOS开发工程师,目前致力于全
日期 2023-06-12 10:48:40
程序员最佳学习方法(干货总结)
程序员最佳学习方法(干货总结) 筑梦师Winston 关注 3.5 2018.06.18 10:25* 字数 3772 阅读 18648评论 92喜欢 407赞赏 1 前言 这里筑梦师,是一名正在努力学习的iOS开发工程师,目前致力于全
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