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摘要: 标准方程法 重点在于推导的过程,会推导一次就行了 代码是直接套用推导出来的公式 代码: https://github.com/xinxuann/MachineLearningNote/blob/main/%E7%BA%BF%E6%80%A7%E5%9B%9E%E5%BD%92%E6%A0%87%E5 阅读全文
posted @ 2022-10-17 16:32 辛宣 阅读(27) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 多元线性回归 直接用sklearn库里的调用 代码: https://github.com/xinxuann/MachineLearningNote/blob/main/sklearn-%E5%A4%9A%E5%85%83%E7%BA%BF%E6%80%A7%E5%9B%9E%E5%BD%92.ip 阅读全文
posted @ 2022-10-17 16:25 辛宣 阅读(94) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 代价函数(Cost Function) 梯度下降 思想: 过程图: 所以第一步往往决定就是局限最小值 注意的是要同时更新 不断的将代价函数最小化,从而去最大拟合数据 阅读全文
posted @ 2022-10-17 16:10 辛宣 阅读(42) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 解决所有问题后打开Jupyter后发现没有创建的虚拟环境,只有python 3。 解决办法:打开Anaconda Prompt,进入pytorch环境,输入如下命令: 1.激活pytorch activate py36 2.输如,比如我创建的pytorch名叫py36 python -m ipyke 阅读全文
posted @ 2022-10-17 15:34 辛宣 阅读(131) 评论(0) 推荐(0)
摘要: q=1 就是岭回归 q=2 就是lasso 其中后面的正则项有新的算法: 就是结合了lasso和岭回归的特点 代码 https://github.com/xinxuann/MachineLearningNote/blob/main/sklearn-%E5%BC%B9%E6%80%A7%E7%BD%9 阅读全文
posted @ 2022-10-16 18:13 辛宣 阅读(109) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1.选择conda环境 2.上面的Loaction位置随便选 3.打开pycharm,底下的python console 输入: import torch torch.cuda.is_available() 注意:不是pytorch,也不是troch,之前手残总是打错 恭喜您,已经成功安装了pych 阅读全文
posted @ 2022-10-09 12:06 辛宣 阅读(54) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 因为安装了anaconda,创建了环境pytorch名为py36 1.打开这个 2.切换到py36 3.安装jupyter 耐心等待右下角的进度条 4.安装完毕,点击启动 输入刚刚在py36里测试的代码,显示ture表示成功 阅读全文
posted @ 2022-10-09 11:32 辛宣 阅读(35) 评论(0) 推荐(0)
摘要: cd 然后一级一级的切换 阅读全文
posted @ 2022-10-08 19:36 辛宣 阅读(199) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 首先不需要安装python,我是python3.6.8,接下来开始表演: 1.安装Anaconda anaconda要对应python版本,可以百度 python3.6.8对应的版本是2019.03 有这个则表示安装成功 2.配置镜像 千万别用清华镜像,下载GPU给我换成CPU版本,浪费我好久好久时 阅读全文
posted @ 2022-10-06 11:27 辛宣 阅读(944) 评论(1) 推荐(0)
摘要: 是双斜杠,不是单斜杠 df = pd.read_json("E:\PyPJ\work\PythonLearn\test.json") 阅读全文
posted @ 2022-10-03 10:09 辛宣 阅读(40) 评论(0) 推荐(0)
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