HW2虽迟但到!这一讲作业确实有难度,但主要是难在数据的处理上,模型构造和训练过程大同小异。收获还是很多,比如tensor的重构、模块化构造神经网络等。, 视频播放量 2099、弹幕量 14、点赞数 83、投硬币枚数 93、收藏人数 74、转发人数 7, 视频作者 在柏林墙徘徊, 作者简
Classifier( (fc): Sequential( (0): BasicBlock( (block): Sequential( (0): Linear(in_features=663, out_features=1024, bias=True) (1): ReLU() (2): BatchNorm1d(1024, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (3): Dropout(p=0.2, inplace=False) ) ) (1)...
逻辑回归的公式为$f_{w,b} = \frac{1}{1+e^{-z}}$,其中$z=w_1x_1+w_2x_2+···+x_nx_n$。将样本的特征值代入该式计算后,会得到一个(0,1)之间的概率值,以0.5为界限可以将其二分类。 现在给出一组训练数据: 那么$f_{w,b} $这个函数可以正确分类的概率为: $L(w,b)=f_{w,b}(...
wsum =sum=0forjinrange(42): wsum += buc[j] * jsum+= buc[j]print(wsum /sum) 最后求的加权平均约为 21,因此concat_nframes = 21 前面那些和背景有关的初始化先不用管,先考虑 add layers,一开始是 1 层,在中间的隐藏层的 neuron 是 256 个,我直接改成3×10243×1024大力出奇迹 这样直接跑完是...
Classification Simple Baseline Medium Baseline concat n frames 修改concat_nframes = 17 2. add layers hidden_layers = 3 # the number of hidden layers hidden_dim = 256*3 # the hidden dim 3. num_epoch = 10 Strong Baseline batch_size=1024# batch sizehidden_dim=256*4# the hidden dimnum_ep...
李宏毅机器学习2021系列 作业2-年收入判断 项目描述 二元分类是机器学习中最基础的问题之一,在这份教学中,你将学会如何实作一个线性二元分类器,来根据人们的个人资料,判断其年收入是否高于 50,000 美元。我们将以两种方法: logistic regression 与 generative model,来达成以上目的,你可以尝试了解、分析两者的设计理念及...
由于只有一个文件,所以将文件的80%用作训练,其余部分用作测试。 importnumpyasnp importpandasaspd defread2train(): path='F:\\python_book\\machine_learning\\spam_train.csv' t=pd.read_csv(path) t=t.iloc[:,1:] data=np.array(t,float) ...
Test_data = pd.read_csv('D:/机器学习/数据/hw2/data/X_test') Test_data= Test_data.iloc[:, 1:] Test_data=np.array(Test_data) X_test= Test_data[:, 0:-1].astype(float) y_test= Test_data[:, -1].astype(float) y_test= y_test.reshape((np.shape(X_test)[0], 1))forjin...
View Code 3.2 结果展示 可以看出,在训练30轮后,分类正确率能达到94%左右。 参考资料: 李宏毅老师机器学习课程视频:https://www.bilibili.com/video/av10590361 李宏毅老师机器学习课程讲义资料:http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML17_2.html...
机器学习爱好者,喜欢严密的推导,普及机器学习相关内容。李宏毅2022课程视频全部以线上视频的形式给出(已经全部录好,你可以选择短时间全部学完),上课时间会直播讲解额外的内容(可以不听)和作业(建议一定要做),目前已更新到作业二。 第二课主要内容是讲如何应对overfit和optimization的方法。 课程视频:b站视频号:机器学习...