loaded_mlp = pickle.load(file) test_data = pd.read_csv("./mnist/mnist_test.csv", header=None) test_labels = test_data.iloc[:, 0].values pred_data = test_data.iloc[:, 1:].values pred = loaded_mlp.predict(pred_data).flatten() accuracy = np.sum(test_labels == pred) / pred_...
860598c&exportkey=AY3OdgIq7MvEKXvQhkrXEMQ%3D&pass_ticket=q1vGm%2B2xBv0HFo%2F%2B9kjAu7hCnb78cSeVNUFjL%2Fes08H6qlg5YibpKmth1QBsxOhV&wx_header=0#rdmp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5MDUyMDIxNA==&mid=2247556332&idx=1&sn=719942d71e8a324ab6c8c62c0bffdb29&chksm=ec1cf115db6b7803...
[Header("随机初始化权重")] [Tooltip("是否要随机初始化")] public bool isRandomWeightAndBias = false; [Tooltip("当前权重是否是训练成功后的")] public bool isFinishedWeightAndBias = false; [Tooltip("随机初始化的最大值和最小值")] public float minRandValue = -1, maxRandValue = 1; [...
# -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor # 读取Excel数据 data = pd.read_excel('data/22_feature.xlsx', header=None) # 替换为你的数据文件路径 # 分离特征和目标变量 X = data.drop(22, axis=1) # 替换'target_column_name'为目标列的...
df = read_csv(path, header=None) print(df.shape) # 我们对数据集进行EDA print(df.describe()) # 可视化 df.hist() pyplot.show() #通过初步的EDA,我们发现很多问题首先就是存在类不平衡,我们进一步探索类不平衡问题 columns = ['age', 'year', 'nodes', 'class'] ...
logbook.header = "gen", "avg", "evals", "std", "min", "max" import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline gen = logbook.select("gen") avgs = logbook.select("avg") stds = logbook.select("std") plt.rc('axes', labelsize=14) ...
header:指定第几行放在第一行,将行号用作列名,且是数据的开头。这个参数忽略注释行和空行。所以header=0表示第一行是数据而不是文件的第一行。 parse_dates: 布尔类型值 or int类型值的列表 or 列表的列表 or 字典(默认值为 FALSE) (1)True:尝试解析索引 ...
path='osph.csv'df=read_csv(path,header=None)# 分割输入和输出X,y=df.values[:,:-1],df.values[:,-1]# ensure all data are floating point valuesX=X.astype('float32')# 文本转换数字变量 y=LabelEncoder().fit_transform(y)# 分割训练测试集 ...
df = read_csv(path, header=None) # 分割输入和输出 X, y = df.values[:, :-1], df.values[:, -1] # ensure all data are floating point values X = X.astype('float32') # 文本转换数字变量 y = LabelEncoder().fit_transform(y) ...
通过multi-headed attention,我们为每个“header”都独立维护一套Q/K/V的权值矩阵。然后我们还是如之前单词级别的计算过程一样处理这些数据。 因为我们有8头attention,所以我们会在八个时间点去计算这些不同的权值矩阵,但最后结束时,我们会得到8个不同的矩阵。 由于self-attention后面紧跟着的是前馈神经网络,而前馈神...