有哪些常用的机器学习算法？

2023-06-30

机器学习是计算机科学中的一个分支，它利用统计学、人工智能和计算机科学等领域的知识和技术，通过训练模型从数据中提取有用的信息。机器学习算法可以大致分为三类：监督学习、非监督学习和半监督学习。在本文中，我 ...

数据分析的基本流程是什么？

2023-06-28

数据分析的基本流程是一个系统性的过程，包括收集数据、清洗数据、探索数据、建立模型、评估结果和进行可视化等步骤。在这篇文章中，我将详细介绍每个步骤以及它们的重要性。 1.数据收集：数据收集是数据分析的 ...

如何有效地分析大量数据？

2023-06-15

在当今的数字时代，大数据已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。然而，要从海量的数据中提取有价值的信息并进行有效的分析是一项复杂而具有挑战性的任务。以下是一些可以帮助您有效分析大量数据的技巧和方法。 ...

SPSS中进行K均值聚类分析，怎么确定分几类比较好？

2023-04-19

在进行K均值聚类分析时，如何确定最优的分类数是一个非常重要的问题。一般来说，确定分类数需要考虑数据的特征和研究目的。下面将介绍一些常用的方法来确定最优的分类数。 肘部法（Elbow Method） 肘部 ...

BP神经网络里的训练次数，训练目标，学习速率怎么确定？

2023-04-13

BP神经网络是一种常见的人工神经网络模型，用于解决分类、回归和聚类等问题。在BP神经网络中，训练次数、训练目标和学习速率是三个重要的超参数，对模型的性能和训练效率有着至关重要的影响。本文将从理论和实践两 ...

pytorch中多分类的focal loss应该怎么写？

2023-04-12

PyTorch是一种广泛使用的深度学习框架，它提供了丰富的工具和函数来帮助我们构建和训练深度学习模型。在PyTorch中，多分类问题是一个常见的应用场景。为了优化多分类任务，我们需要选择合适的损失函数。在本篇文章 ...

如何利用OpenCV识别图像中的矩形区域？

2023-04-12

OpenCV是一个强大的计算机视觉库，它提供了各种功能，包括图像处理、特征检测以及目标识别等。在本文中，我们将探讨如何使用OpenCV识别图像中的矩形区域。 步骤1：读取图像 首先，我们需要从文件或摄像头中 ...

LSTM 中为什么要用 tanh 激活函数？tanh 激活函数的作用及优势在哪里？

2023-04-07

LSTM是一种常用的循环神经网络架构，它可以有效地解决传统RNN中长序列训练过程中产生的梯度消失和梯度爆炸问题。LSTM通过使用门控机制来控制信息的流动，其中tanh激活函数扮演了重要角色。 tanh激活函数是一种 ...

如何进行多变量LSTM时间序列预测未来一周的数据？

2023-04-07

随着时间序列分析的普及，LSTM 成为了深度学习中最常用的工具之一。它以其优异的性能和对数据的自适应特征提取而闻名。然而，在实际应用中，我们通常需要通过多变量来预测未来时间序列数据。本文将介绍如何使用多 ...

使用pytorch 训练一个二分类器，训练集的准确率不断提高，但是验证集的准确率却波动很大，这是为啥？

2023-04-07

当我们训练机器学习模型时，我们通常会将数据集划分为训练集和验证集。训练集用来训练模型参数，而验证集则用于评估模型的性能和泛化能力。在训练过程中，我们经常会观察到训练集的准确率持续提高，但是验证集的准 ...

Pytorch的nn.CrossEntropyLoss()的weight怎么使用？

2023-04-07

Pytorch是深度学习领域中广泛使用的一个深度学习框架，它提供了丰富的损失函数用于模型训练。其中，nn.CrossEntropyLoss()是用于多分类问题的常用损失函数之一。它可以结合权重参数对样本进行加权处理，以应对数据 ...

ONNX转Pytorch有什么好的方法吗？

2023-04-07

ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种跨平台、开放源代码的深度学习模型交换格式。它可以用于在不同的深度学习框架之间转移模型，其中包括PyTorch。在本文中，我们将探讨如何将ONNX模型转换为PyTorch模型的 ...

lstm做时间序列预测时间序列长度应该怎么设置？

2023-04-06

LSTM（Long Short-Term Memory）是一种常用于时间序列预测的神经网络模型。在使用LSTM进行时间序列预测时，要考虑到输入序列和输出序列的长度问题。因为LSTM是一种逐步处理序列数据的模型，输入序列的长度会直接影 ...

在神经网络中，先进行BatchNorm还是先运行激活函数？

2023-04-03

在神经网络中，BatchNorm（批归一化）和激活函数是两个关键的组成部分，对于它们的顺序，存在不同的观点和实践。本文将从理论和实践两方面探讨这个问题，并提出一个综合考虑的解决方案。 理论分析 BatchNorm ...

用了更多特征，为什么xgboost效果反而变差了？

2023-04-03

XGBoost是一种流行的算法，常用于解决回归问题和分类问题。它通过集成多个决策树来提高模型的精度和泛化能力。尽管有时候添加更多的特征可能会改善模型的性能，但有时候它可能会导致模型的性能反而变差。在本文中 ...

为什么训练好的lstm模型每次输出的结果不一样？

2023-04-03

LSTM（Long Short-Term Memory）模型是一种特殊的循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN），其能够处理序列数据并在某种程度上解决梯度消失和梯度爆炸问题。训练好的LSTM模型在使用时，每次输出的结果可能 ...

神经网络loss值很小，但实际预测结果差很大，有什么原因？

2023-04-03

神经网络是一种模拟人类神经系统运作的计算模型，可以完成很多复杂的任务，如图像识别、语音识别和自然语言处理等。在训练神经网络时，最重要的指标是损失函数（loss function），用于衡量模型预测结果与真实值之 ...

如何限制神经网络输出值的范围？

2023-03-31

神经网络（Neural Network）是一种强大的机器学习模型，它可以对各种类型的数据进行建模和预测。在许多应用程序中，我们需要将神经网络输出值限制在特定范围内，例如0到1之间或-1到1之间。这篇文章将介绍几种限制 ...

如何确定神经网络的最佳层数与神经元个数？

2023-03-31

神经网络的层数和神经元个数是决定其性能和复杂度的重要参数。然而，确定最佳的层数和神经元个数并非易事。在本文中，我们将介绍一些常用的方法来确定神经网络的最佳层数和神经元个数。 神经网络层数的确定 ...

tensorflow_datasets 如何load本地的数据集？

2025-03-26

TensorFlow Datasets（TFDS）是一个用于下载、管理和预处理机器学习数据集的库。它提供了易于使用的API，允许用户从现有集合中选择并下载各种数据集。然而，在一些情况下，用户可能需要使用本地数据集进行模型训练 ...