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回归与分类 机器学习的主要任务便是聚焦于两个问题：回归与分类 回归与分类 回归的定义 机器学习的过程就是寻找函数的过程，通过训练获得一个函数映射，给定函数的输入，函数会给出相应的一个输出，若输出结果是一个数值scalar时，即称这一类机器学习问题为回归问题 就如李宏毅老师所说：Regression就 阅读全文
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## pytorch学习(6) ### 拼接与拆分 - cat- stack- split- chunk #### cat() - 连接给定维度中给定的张量序列- 所有张量必须具有相同的形状(拼接维度除外)或为空- torch.cat() 可以看作是 torch.split() 和 torch.ch 阅读全文
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pytorch学习(5) 广播机制（broadcast） 矩阵运算往往都是在两个维度相同或者相匹配(前面矩阵的列数等于后一个矩阵的行数)的矩阵之间定义的，广播机制亦是如此。在机器学习的某些算法中会出现两个维度不相同也不匹配的矩阵进行运算，那么这时候就需要广播机制来解决。 broadcast的两个特点 阅读全文
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pytorch学习(3) 索引与切片 普通索引 冒号索引（切片） index_select 选择特定索引 masked_select 选择符合条件的索引 take 索引 普通索引 index（有负索引） import torch a = torch.Tensor(2,3,32,32) print(a 阅读全文
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## pytorch学习(4) ### 维度变换 - view & reshape - squeeze & unsqueeze - transpose & permute - expand & repeat - contiguous #### view & reshape > view() 与 re 阅读全文
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## pytorch学习(2) ### 创建tensor 1. 从list中创建tensor2. 从numpy中创建tensor / 将numpy转换为tensor3. 有初始化值创建4. 无初始化值创建5. 从tensor创建tensor（torch.**__like） #### 从list中创建 阅读全文
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pytorch学习(1) pytorch的基本数据类型 在torch中默认的数据类型是32位浮点型（torch.FloatTensor） 可以通过torch.set_default_tensor_type()函数设置默认的数据类型，但该函数只支持设置浮点型数据类型 | Data type | dty 阅读全文
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python的面向对象 面向对象与面向过程 面向过程 面向过程思想：需要实现一个功能的时候，看重的是开发的步骤和过程，每一个步骤都需要自己亲力亲为，需要自己编写代码（自己来做） 面向对象 面向对象的三大特征：封装性、继承性、多态性 面向对象思想：需要实现一个功能的时候，看重的并不是过程和步骤，而是关 阅读全文
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python基础02 条件控制 python条件语句是通过一条或多条语句的执行结果（Ture或者False）来执行的代码块 python中用elif代替了else if，所以if语句的关键字为：if-elif-else。 注意 每个条件后面都要用冒号：，表示接下来是满足条件后要执行的语句块 使用缩进 阅读全文
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python的六种数据类型 python中数据类型分为不可变数据类型和可变数据类型 可变数据类型 可变数据类型包括：List（列表）、Dictionary（字典）、Set（集合） 不可变数据类型 不可编数据类型包括：Number（数字）、String（字符串）、Tuple（元组） 不可变数据类型与可 阅读全文