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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响 ...

怎么用pytorch对训练集数据做十折交叉验证?: 2023-04-03; PyTorch是一种流行的深度学习框架，它提供了许多方便的工具来处理数据集并构建模型。在深度学习中，我们通常需要对训练数据进行交叉验证，以评估模型的性能和确定超参数的最佳值。本文将介绍如何使用PyTorch实现10折 ...

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间 ...

如何理解决策树的损失函数?: 2023-03-31; 决策树是机器学习中一种强大的非线性分类和回归模型。在训练决策树模型时，需要选择合适的损失函数来度量模型预测结果与真实标签之间的差异。本文将详细介绍决策树的损失函数以及其解释。一、决策树模型简介决策树 ...

训练神经网络时，训练集loss下降，但是验证集loss一直不下降，这怎么解决呢？: 2023-03-30; 在机器学习中，训练神经网络是一个非常重要的任务。通常，我们会将数据集分成训练集和验证集，用于训练和测试我们的模型。在训练神经网络时，我们希望看到训练集的损失值（loss）不断下降，这表明随着时间的推移，模 ...

使用pytorch时，训练集数据太多达到上千万张，Dataloader加载很慢怎么办?: 2023-03-14; 随着深度学习模型的日益复杂，训练集数据规模也越来越大。对于使用PyTorch进行训练的用户来说，一个常见的问题是当训练集数据量过大时，Dataloader加载速度变得很慢，这会显著影响模型的训练效率和性能。那么当我 ...

4000字归纳总结 Pandas+Sklearn 带你做数据预处理: 2021-11-24; 作者：俊欣来源：关于数据分析与可视化今天我们就来讲讲数据预处理过程当中的一些要点与难点。我们大致会提到数据预处理中的加载数据处理缺失值如何处理 ...

训练集、验证集和测试集的意义: 2018-03-28; 训练集、验证集和测试集的意义在有监督的机器学习中，经常会说到训练集（train)、验证集（validation）和测试集（test），这三个集合的区分可能会让人糊涂，特别是，有些读者搞不清楚验证集和测试集有什么区别 ...

Python实现的随机森林算法与简单总结: 2018-02-15; Python实现的随机森林算法与简单总结本文实例讲述了Python实现的随机森林算法。分享给大家供大家参考，具体如下：随机森林是数据挖掘中非常常用的分类预测算法，以分类或回归的决策树为基分类器。算法 ...

SPSS分类分析：最近邻元素分析: 2017-11-15; SPSS分类分析：最近邻元素分析一、最近邻元素分析（分析-分类-最近邻元素） 1、概念：根据个案间的相似性来对个案进行分类。类似个案相互靠近，而不同个案相互远离。因此，通过两个个案之间的距离 ...

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