经过测试,使用RMSProp优化器效果最佳,其数学原理:grad = decay-{rate}∗grad+(1−decay-{rate})∗dx2优化器的参数设置。 optimizer = torch.optim.RMSprop(model.parameters(), lr=config['learning_rate'], momentum=0.9,weight_decay=1e-7) 14. 测试结果 还有待优化,有时间了再来......
train[month*471+day*24+hour,:] = month_data[month][:,day*24+hour:day*24+hour+9].reshape(1,-1) # reshape(n,-1)将数组转换成需要的n行 label[month*471+day*24+hour,0] = month_data[month][9,day*24+hour+9] 4)对数据进行归一化 # Normalize 归一化 mean = np.mean(train,axis = ...
最近开始学习机器学习,听同学介绍,选择了台大李宏毅老师的视频,https://www.bilibili.com/video/BV1JE411g7XF 老师布置了很多作业,这里记录下自己写作业的过程和一些参考资料 本篇是作业一,根据丰源站历史的空气数据,预测下一小时的pm2.5的值。 本次作业说明视频参见https://www.bilibili.com/video/BV1gE411F7...
再然后就可以用二维切片data1.loc[i][:, j+9]取出所有特征9个小时的数据,再reshape即可得到训练数据 train_data=[]fori inrange(1,13):x=np.vstack(data1.loc[i])train_data.append(np.array([x[:,j:j+9].reshape(-1)forj inrange(20*24-9)]))train_data=np.array(train_data)train_data=t...
李宏毅课程-机器学习进阶,课程地址:https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/group/info/1979 课程卷积神经网络的可解释性的作业 冬之晓 9枚 AI Studio 经典版 2.0.2 Python3 中级机器学习 2021-04-23 08:41:08 版本内容 数据集 Fork记录 评论(0) 运行一下 V0.1_basic 2021-04-23 11:06:44 ...
一、作业说明 给定训练集train.csv,要求根据前9个小时的空气监测情况预测第10个小时的PM2.5含量。 训练集介绍: (1)、CSV文件,包含台湾丰原地区240天的气象观测资料(取每个月前20天的数据做训练集,12月X20天=240天,每月后10天数据用于测试,对学生不可见); ...
『李宏毅课程-机器学习』课程链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/1978 课程项目一览:PM2.5预测 1.环境配置 2.数据读取 2.1构造训练集 2.2测试集 2.3预测结果 3.写在后边 配套项目代码(一键运行) 1. 〖李宏毅课程-机器学习〗作业1-PM2.5预测 2. 〖李宏毅课程-机器学习〗作业2-年收入判...
李宏毅机器学习作业代码线性回归, 视频播放量 3208、弹幕量 3、点赞数 21、投硬币枚数 8、收藏人数 52、转发人数 9, 视频作者 打游戏的王同学, 作者简介 没事多看观网。,相关视频:最简单的机器学习经典算法:线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、贝叶斯算法...全详
本项目为李宏毅机器学习特训营课程第一次作业。 Kong 1枚 AI Studio 经典版 2.0.2 Python3 初级 2021-04-19 10:57:54 版本内容 数据集 Fork记录 评论(0) 运行一下 李宏毅机器学习特训营-作业1-PM2.5 2021-04-19 17:05:06 请选择预览文件 作业1-PM2.5预测 项目描述 数据集介绍 项目要求 数据准备 ...
公开项目>【李宏毅机器学习】作业1-PM2.5预测 【李宏毅机器学习】作业1-PM2.5预测 Fork 1 喜欢 1 分享 李宏毅老师机器学习课程作业1-PM2.5预测 Y仰望灬星空 AI Studio 经典版 2.0.2 Python3 初级机器学习回归 2021-04-21 18:36:53 版本内容 Fork记录 评论(0) 运行一下 作业1-PM2.5预测 2021-04-21 18...