03 2021 档案
摘要:一、作业说明 1.数据包括testing、trainning和validation三个食物图片集,training共9866张,validation共3430张,testing共3347张。training和validation图片名字给出了食物的类别,用来训练和评估模型的泛化能力。总共11类:Br
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摘要:pytorch的官方教程https://pytorch123.com/ 训练一个图像分类器的步骤如下所示: 需要加入的库函数: import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms import mat
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摘要:利用Pytorch搭建神经网络 在完成李宏毅2020机器学习图像分类(hw3)时,需要具备会使用pytorch的能力,通过pytorch的官方教程进行学习https://pytorch123.com/ 训练神经网络的步骤如下: 1.定义神经网络(普通CNN为例) 这里num_flat_feature
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摘要:一、作业说明 1.所给训练集为54256*511的数组,表示54256个人,除了第一列的id索引和最后一列的标签(收入大于等于50000为1,小于50000为0)共有509个特征。 2.需要完成的任务是根据所给的所有特征来预测这个人收入是否大于50000,典型二元分类问题,采用逻辑回归。 二、作业思
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摘要:一、作业说明 1、 所给训练集为丰原区2014年整年每个月前20天每天24小时对18种不同检测指标的检测数据,每个月后10天的数据作为测试集来判断模型好坏。 2、需要完成的任务是根据前九个小时的各个检测指标的数据共同预测第十个小时的PM2.5值。(注意这里应该是从任一小时出发的九个小时) 二、作业思
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