随机森林模型进⾏递归特征消除的python实现核⼼代码：import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as ics import precision_ics import recall_ics...

【总结】pythonsklearn模型中random_state参数的意义⼀、前⾔在学习机器学习的过程中，常常遇到random_state这个参数，并且好多时候都是 random_state=42，感觉挺有意思的，于是，百度⼀下，然后做⼀个总结。作⽤：控制随机状态。问题：为什么需要⽤到这样⼀个参数random_state（随机状态）？看完⽂章你就会知道了。⼀句话概括：random_state是⼀个...

python随机森林预测案例_RandomForest算法python实现案例分析Randomw Forest算法 python实现，该系列⽂章主要是对常见的机器学习算法的实现。完整的笔记和代码以上传到Github，地址为(觉得有⽤的话，欢迎Fork，请给作者个Star)：随机森林 Random Forest随机森林是对多棵树组合对样本训练预测的⼀种分类器，它是Bagging⽅法的最流⾏的版本之⼀...

军训才艺学习计划软件导读：随着人们生活水平的不断提高，对于身体素质的要求也越来越高。为了提高军训效果和才艺水平，开发一款军训才艺学习计划软件势在必行。本文将从软件功能、使用流程、开发技术和未来发展等方面进行介绍。一、软件功能军训才艺学习计划软件主要功能如下：1. 军训视频指导：软件包含各种军事训练的视频指导，用户可以通过观看视频学习正确的军事训练姿势和技巧，提高训练效果。2. 才艺学习课程：软件提...

基于ARM架构服务器的机会与挑战摘要：ARMHoldings，Plc。成立于1990年，是一家半导体技术公司，总部位于英国剑桥。它主要负责设计各种处理器的架构，并将其架构授权给各大芯片设计师，由他们制造芯片。所设计的ARM架构已经广泛应用于各种设备中，如手机、平板电脑、数字电视和机顶盒、台式电脑以及外设和各种企业控制设备。2017年，在美国硅谷举办的开放计算项目(OCP)年会上，数据中心领域重量级...

调参的概念调参是指在机器学习中，参数调整的意思，是至关重要的一个环节，它直接影响到模型的性能和预测的准确性。参数调整主要包括对模型参数的调整以及对超参数的调整。通过合理的参数调整，我们可以优化模型的预测能力，提高其准确率、精度和稳定性等。本文将对参数调整的各个方面进行详细的阐述。一、参数调整参数调整主要指的是对模型内部的参数进行调整。在训练过程中，这些参数会被不断更新和调整，以使得模型能够更好地适...

外研版高中英语必修三重点单词汇总Module1across [əˈkrɔs] prep.横过;穿过boot [buːt] n. 长筒靴;皮靴continental [ˌkɑntɪˈnentl] adj. 大陆的;大洲的face [feɪs] vt.面向;面对range [reɪndʒ] n.山脉landmark [ˈlændˌmɑrk] n.标志性建筑gallery [ˈɡæləri] n.美术馆...

带掩码的⾃编码器MAE详解和代码实现监督学习是训练机器学习模型的传统⽅法，它在训练时每⼀个观察到的数据都需要有标注好的标签。如果我们有⼀种训练机器学习模型的⽅法不需要收集标签，会怎么样?如果我们从收集的相同数据中提取标签呢?这种类型的学习算法被称为⾃监督学习。这种⽅法在⾃然语⾔处理中⼯作得很好。⼀个例⼦是BERT¹，⾕歌⾃2019年以来⼀直在其搜索引擎中使⽤BERT¹。不幸的是，对于计算机视觉来说...

BART：参数量在自然语言处理领域中，预训练语言模型（Pretrained Language Model）已经成为了研究和应用的热点之一。其中，BART（Bidirectional and Auto-Regressive Transformer）作为一种强大的预训练语言模型，由Facebook AI Research团队于2019年提出。1. BART简介BART是一种基于Transformer架...

MAE 源代码理解part1：调试理解法git官⽅链接：下了MAE代码 完全看不懂 我要⼀步⼀步来 把这篇代码给全部理解了 。我⾃⼰觉得看⼤神代码很有⽤。 这篇⽂章当笔记⽤。⼀，跑⽰例：怎么说 ⼀上来肯定是把demo⾥的代码拿出来跑⼀跑。但是会遇到问题。 下⾯时demo的代码。 第⼀个问题是说函数没这个参数 那很简单 到位置 删掉就⾏ 为啥我敢删 就是因为他的值是 None ，直接删就⾏第⼆个问...

tensorflow2.0（Keras）实现seq2seq+Attention模型的对话系。。。本⽂⽬录结构序列⽣成的两种⽅法⽐较seq2seq模型介绍Keras实现seq2seq+Atttention模型模型详细结构seq2seq模型训练模型预测序列⽣成的两种⽅法⽐较：通⽤的解释：以Encoder-Decoder框架为例，输⼊Source和输出Target内容是不⼀样的，⽐如对于英-中机器翻译来...

AE （⾃动编码器）与VAE （变分⾃动编码器）简单理解AE （Auto Encoder, ⾃动编码器）AE 的结构如上图所⽰，⾃动编码器主要由两部分组成：编码器（Encoder ）和解码器（Decoder ）。编码器和解码器可以看作是两个函数，⼀个⽤于将⾼维输⼊（如图⽚）映射为低维编码（code ），另⼀个⽤于将低维编码（code ）映射为⾼维输出（如⽣成的图⽚）。这两个函数可以是任意形式，但在...

MATLAB实现⾃编码器（六）——变分⾃编码器（VAE）官⽹代码的改进本⽂内容参考了是对官⽅⽹页的改进，该⽹页的翻译可见。1.Load Data下载数据并解压，然后加载，没有变化2.Construct Network与官⽅⽹页相⽐，改进了代码，更加细致，同时增加了解析2.1.Overview⾃动编码器包含两个部分：编码器和解码器。 编码器接受图像输⼊并输出压缩表⽰（编码），压缩表⽰是⼤⼩为late...

Pytorch ：线性⾃编码⽹络降维（对⽐PCA ）Pytorch: 图像⾃编码器-线性⾃编码⽹络降维与SVM, PCA 降维与SVMCopyright: Jingmin Wei, Pattern Recognition and Intelligent System, School of Artificial and Intelligence, Huazhong University of Sci...

搞懂Transformer结构，看这篇PyTorch实现就够了搞懂Transformer结构，看这篇PyTorch实现就够了机器学习研究组昨天作者⼁Alexander Rush来源⼁哈⼯⼤SCIR下⾯分享⼀篇实验室翻译的来⾃哈佛⼤学⼀篇关于Transformer的详细博⽂。"Attention is All You Need"[1] ⼀⽂中提出的Transformer⽹络结构最近引起了很多⼈...

自监督预训练是一种训练深度学习模型的方法，其中模型通过预测输入数据的某些变换或修改来学习数据表示。在解码器（decoder）自监督预训练中，解码器被训练成能够从编码器（encoder）的输出中重构原始输入数据。这种训练方法可以使得解码器学习到如何从编码器的输出中提取有用的信息，以便在后续的任务中更好地生成或重构数据。具体来说，自监督预训练的步骤如下：将原始输入数据通过编码器得到编码表示。将编码表示...

betrdecoder代码BertDecoder是一个基于潜在语义分析的Transformer模型，其作用是解码处理输入文本并输出结果。下面将从以下几个方面介绍BertDecoder的代码：1.模型结构decoderBertDecoder模型是由多个Transformer block组成的，每个block包含多层了Self-Attention和Feed-Forward网络，同时还包括Layer N...

PyTorch 学习笔记（九）：⾃动编码器（AutoEncoder ）⼀. ⽣成模型⽣成模型（Generative Model）这⼀概念属于概率统计与机器学习，是指⼀系列⽤于随机⽣成可观测预测数据得模型。简⽽⾔之，就是“⽣成” 的样本和 “真实” 的样本尽可能地相似。⽣成模型的两个主要功能就是学习⼀个概率分布和⽣成数据，这是⾮常重要的，不仅可以⽤在⽆监督学习中，还可以⽤在监督学习中。⽆监督学习的发...

Transformer翻译模型Decoder详解（Masking）写这个博客的原因在于：⼤部分解释Transformer的⽂章都只注重讲解Encoder部分，在Encoder中⼜侧重讲解self-attention原理。为了读者更好地理解整个Transformer的训练过程，我决定结合代码写⼀篇在理解了Encoder部分怎么理解Decoder模块的博⽂。参考⽂章：jalammar....

如何⽤python进⾏相关性分析_使⽤Python进⾏相关分析学习⼀、机器学习⼊门的⼏个简单概念1、定义根据定义，机器学习定义为“机器学习是近20多年兴起的⼀门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析⼀些让计算机可以⾃动“学习”的算法。机器学习算法是⼀类从数据中⾃动分析获得规律，并利⽤规律对未知数据进⾏预测的算法。”⼀般来说...

利⽤三元组tripletloss训练⾮⼈脸数据并实现分类密码：12mh1.训练⾃⼰的数据先把我们所⽤到的代码说⼀下，这⾥我选择的是精简版的代码，所⽤到的代码主要是train_tripletloss和classifier，但不是其余没有⽐如facenet.py,lfw.py等等是需要被调⽤的。⾸先我们需要准备好数据集，这个数据集要求的尺⼨是160*160，可以是⾮⼈脸数据，然后放到指定的⽂件夹（在程...

LearnNLPwithTransformer（Chapter10）10. 机器翻译个⼈总结：机器翻译和其它任务类似，均包括：加载数据、预处理数据、微调预训练模型三个步骤。我们将展⽰如何使⽤代码库中的模型来解决⾃然语⾔处理中的翻译任务。我们将会使⽤数据集。这是翻译任务最常⽤的数据集之⼀。下⾯展⽰了⼀个例⼦：对于翻译任务，我们将展⽰如何使⽤简单的加载数据集，同时针对相应的仍⽆使⽤transforme...

YOLOX：ExceedingYOLOSeriesin2021（原⽂翻译）YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021图1：YOLOX和其他最先进的物体检测器在移动设备上精确模型的速度-精度权衡(上)和精简模型的尺⼨-精度曲线(下)。1、引⾔随着⽬标检测的发展，YOLO系列[23，24，25，1，7]始终追求实时应⽤的最佳速度和精度平衡。他们提取当时可⽤的最先进的检测技...

电子工艺实 习 报 告班  级                        学  号                    姓  名&n...

Python训练⽂本情感分析模型最近闲来⽆事，看了 的⼀篇⽂章 ，跟着步骤做了⼀个demo，此demo是爬取了美团⽤户的评论，对评论进⾏情感分析，收获很⼤，特此做下了笔记。⾸先导⼊库import pandas as pdimport numpy as npfrom pandas import DataFrame, Series读取评论数据，数据在data = pd.read_csv("data.c...

健身物品产品设计方案模板产品名称：健身物品产品设计方案模板一、引言健身已经成为现代人的一种生活方式，对于健康和身体素质的追求成为越来越多人的共同愿望。本文旨在提供一种健身物品的产品设计方案，为用户提供方便、高效和安全的健身体验。二、产品概述1. 产品名称：智能健身器械2. 产品功能：结合智能科技与健身器械，提供个性化、定制化的健身训练方案。3. 产品特点：  a. 美观大方的设计，适合...

Java单元测试进阶之如何打桩（⽤easymock轻松打桩）打桩（mock）是单元测试的重要内容和难点，学好打桩的技术，做单元测试基本就没什么困难了。mock有两种，⼀种是静态的，⼀种是动态的。静态的就是在写测试代码之前根据需要打桩的类⽣成另外⼀个类，这个类就是mock object。动态的就是mock object是在测试代码运⾏的时候才⽣成的。所以很明显，动态打桩⽐静态打桩要⽅便地多。本章就是...

高考语法填空专题训练一Once there lived a rich man   31   wanted to do something for the people of his town.   32   first he wanted to find out whether they deserved his help.    In ...

Are you getting ready for Spring Festival教学实录与评析作者：韦灵　李蔓来源：《广西教育·D版》2018年第03期        本课是外研版（新标准）英语七年级上册第十模块第一单元的学习内容，是一节听说课。本课以“春节”话题为主线，展开听说读写训练，在训练中强化“现在进行时”的用法，同时巩固与话题相关的短语和句型。&...

体能训练考核小程序1.引言1.1 概述概述部分的内容可以介绍体能训练的背景和现状，以及撰写本文的目的和重要性。体能训练是指通过综合运动训练来提高身体机能和技能水平的活动。随着现代生活方式的改变和健康意识的提高，越来越多的人开始关注体能训练并将其作为一种健康生活的方式。体能训练可以提高心肺功能、增强肌肉力量、改善身体柔韧性和协调性，同时还可以促进身体的代谢和康复。然而，传统的体能训练方法存在一些局限...