随笔分类 - 深度学习&机器学习&机器学习
摘要：https://github.com/HFUT-LEC/awesome-student-cognitive-modeling/blob/main/datasets/datasets/Eedi_2020_Task3%264.md
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posted @ 2024-10-29 14:17
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摘要：首先描述一下这个问题： 学生通常首先选择练习一组练习（例如，e1、e2、e3）并提供答案（正确或错误）。然后，CD可以推断出学生对相应概念（例如几何）的掌握程度。 随着对学生的全面了解，CD可以进一步应用于许多应用，例如学生评估和教育推荐系统，可以减轻教师和学生的负担，为学生提供有效的学习体验 Ne
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posted @ 2024-10-20 13:40
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摘要：在这里本来有个代码看不懂，然后给他逐步分解： skill_inputs = [torch.cat((torch.zeros(1, dtype=torch.long), s * 2 + l + 1))[:-1] for (s, l) in zip(skill_ids, labels)] 分解代码： f
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posted @ 2024-09-18 11:28
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摘要：下载地址 https://base.ustc.edu.cn/data/JunyiAcademy_Math_Practicing_Log/ junyi数据集说明 data source Authorization Any form of commercial usage is not allowed!
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posted @ 2024-08-13 10:08
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摘要：dgl创建一个图 #创建一个dgl g = dgl.DGLGraph() #该dgl图一共有6个点 g.add_nodes(6) #添加边[0,1],[0,2]是有向边。这里一共添加了5条边 g.add_edges([0, 0, 0, 0, 0], [1, 2, 3, 4, 5]) print(g.
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posted @ 2024-07-23 17:20
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摘要：import torch from torch.utils.data import TensorDataset, DataLoader # 假设有一些张量和对应的标签 tensors = [torch.randn(32, 10) for _ in range(100)] # 示例张量列表 label
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posted @ 2024-04-23 17:30
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摘要：https://leetcode.cn/studyplan/introduction-to-pandas/ 1.删去丢失的数据 首先我们看一下 print(students['name'].isnull())返回的什么 0 False 1 True 2 False 3 False Name: nam
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posted @ 2023-11-05 21:33
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摘要：1. iloc 定义 iloc索引器用于按位置进行基于整数位置的索引或者选择。 语法 就是先行选择然后再列选择 df.iloc [row selection, column selection] 例子 （1）准备数据： （2）选择单行或单列 data.iloc[2] # 第二行 data.iloc[
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posted @ 2023-11-05 20:44
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摘要：1.可以向KMeans传入的参数： sklearn官网所提供的参数说明有9个，我们使用时，如无特别需要，一般只有第一个参数（n_cluster）需要设置，其他参数直接采用默认值即可。 一种示例： klearn.cluster.KMeans(n_clusters=8, init='k-means++'
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posted @ 2023-11-04 15:53
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摘要：1.lambda 这个可以看成函数的简化版，下面看几个例子： 例1 a = 10 f = lambda x: x * a print(f) print(type(f)) print(f(3)) <function <lambda> at ...> # 这里的 ... 指得是运行代码时分配的地址 <c
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posted @ 2023-11-04 11:23
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摘要：# coding: utf-8 # @Author : lishipu # @File : 06_principal_component_analyze.py # -*- coding: utf-8 -*- # 代码4-6 主成分分析降维 import pandas as pd import xlw
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posted @ 2023-11-03 21:00
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摘要：#拉格朗日插值代码 import pandas as pd #导入数据分析库Pandas import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import xlwt from scipy.interpolate import lagrange #导入
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posted @ 2023-11-03 20:24
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摘要：1. 这个可以放在模型net的__init__:中 for name, param in self.named_parameters(): if 'weight' in name: nn.init.xavier_normal_(param) 比如说： class Model(nn.Module):
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posted @ 2023-11-01 11:05
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摘要：对于这个TensorDataset,里面的元素的size要相同。例如： x=torch.tensor([0,1,2,3]) y=torch.tensor([1,0,3,2]) z=torch.tensor([[0,0,0,1,0], [0,0,0,0,1], [1,0,0,0,0], [0,0,0,
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posted @ 2023-10-31 15:26
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摘要：这个主要用在微调的时候 # 冻结参数,这个就是将resnet34中原本的层的param参数不传播，新加的传播 for param in finetune_net.features.parameters(): param.requires_grad = False 比如，这个resnet34,它的输出
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posted @ 2023-10-28 22:38
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摘要：1.饼状图 这个是plt.pie() 这个是数据： 菜品ID 菜品名 盈利 0 17148 A1 9173 1 17154 A2 5729 2 109 A3 4811 3 117 A4 3594 4 17151 A5 3195 5 14 A6 3026 6 2868 A7 2378 7 397 A8
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posted @ 2023-10-28 21:05
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摘要：1.使用PIL的时候 from PIL import Image img=Image.open("./img/catdog.jpg") print(img.size) img.show() 输出为(728, 561) 2.opencv 使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入
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posted @ 2023-10-27 21:04
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摘要：seq2seq seq2seq最早应用于机器翻译，给定一个源语言的句子，自动翻译成目标语言。 我们可以看出，机器翻译中的输入序列和输出序列都是长度可变的。为了解决这类问题，我们设计了⼀个通用的"编码器－解码器"架构。本节，我们将使用两个循环神经网络的编码器和解码器，并将其应用于序列到序列（seque
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posted @ 2023-10-25 21:13
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