摘要：
import torch import torch.utils.data as Data import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt import torch.nn as nn LR=0.01 BATCH_SIZE=
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posted @ 2020-10-23 16:31
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摘要：
import numpy as np import torch from torchvision.datasets import mnist import torchvision.transforms as transforms from torch.utils.data import DataLo
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posted @ 2020-10-22 14:33
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摘要：
#from nltk.tree import * from nltk.tree import Tree f = open('C:/Users/gao/Desktop/文档/12.txt')#打开文件 se=f.read().replace("\n","")#读取文件，并替换掉换行符 #print(s
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posted @ 2020-09-21 10:32
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import numpy as np from scipy.fftpack import fft,ifft #fft快速傅里叶变换、ifft其逆变换 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.pylab import mpl #振幅谱推演代码 "
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posted @ 2020-08-13 09:20
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摘要：
#分解：可以学习Sklearn的用户指南中独立成分分析、因子分析、稀疏编码等 https://scikit-learn.org/stable/modules/decomposition.html#decompositionsimport numpy as npfrom sklearn.dataset
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posted @ 2020-08-06 09:23
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1. 数据 触发故障数据：峰峰值、峭度指标 故障诊断需要数据：轴承型号、内圈直径、外圈直径、滚动体个数、滚动体型号、转速、工作频率、叶片数、温度、空气湿度。 2. 指标 式中： f是风机工作频率， d是滚动体直径， E是轴承节径， α是滚动体与滚道间接触角（一般可以根据滚动体型号获取） z是滚动体数
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posted @ 2020-08-06 08:55
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#正则化：降低模型的复杂度，避免过拟合。 #加载模块 from sklearn.datasets import load_iris import joblib from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.linear
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posted @ 2020-07-29 16:11
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https://blog.csdn.net/gufenchen/article/details/92800967
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posted @ 2020-07-23 09:53
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摘要：
在LDA模型原理篇我们总结了LDA主题模型的原理，这里我们就从应用的角度来使用scikit-learn来学习LDA主题模型。除了scikit-learn, 还有spark MLlib和gensim库也有LDA主题模型的类库，使用的原理基本类似，本文关注于scikit-learn中LDA主题模型的使用
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posted @ 2020-07-14 09:23
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1.是公司网络限制，每次都是下载一半断掉，比较坑 2.pytorch安装版本不对 解决终极命令： 1.在anaconda选择对的环境，如下:（环境可以选择相同的，避免重复下载包） 2.在当前环境下执行操作命令： conda install pytorch torchvision cpuonly -c
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posted @ 2020-07-10 14:33
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