PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。2017年1月，由Facebook人...
Explore machine learning (ML) with Python through these tutorials. Learn how to implement ML algorithms in Python. With these skills, you can create intelligent systems capable of learning and making decisions.
这本PyTorch版应该也算作是《Python机器学习》这本第3版吧,只不过用的是PyTorch框架。PyTorch版大部分内容与第3版TensorFlow版差不多,删除原来“Web应用中嵌入机器学习模型”这章,这章可以找TensorFlow的第3版相关内容看下。新增加了“transformer:利用注意力机制改善自然... (展开) ...
他提出的方法现已成功在 Kaggle 等机器学习竞赛中得到应用。 除了编写代码,Sebastian 还喜欢写作,他撰写了畅销书《Python Machine Learning》(《Python 机器学习》)和《Machine Learning with PyTorch and ScikitLearn》。 这篇博客的内容是他的新书《Build a Large Language Model (From Scratch)》的第六章。 更多研...
pytorch 最简单也最常用的决策树 python决策树代码解读 决策树是一个预测模型;他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象,而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值,而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出,若欲有复数输出,可以建立...
第13章以第12章的知识为基础,介绍PyTorch更高级的概念和功能。PyTorch是一个非常庞大且复杂的库,本章介绍动态计算图和自动微分等概念。此外,还介绍了如何使用PyTorch的面向对象API来搭建复杂的神经网络,以及如何有效使用PyTorch Lightning并最大限度地减少样板代码。
《Python机器学习基于PyTorch和Scikit-learn》是一本非常优秀的机器学习实践指南。本书包含了丰富的案例研究和实践经验,让读者能够快速掌握基本的机器学习算法,以及如何使用Python进行模型训练、评估和优化等步骤。 在阅读本书的过程中,我深深感受到了作者的严谨和深入,每一个案例都非常详细,既有理论基础又有实际应用。尤...
《machine learning with pytorch and scikit-learn》著名的机器学习必读书籍,有大量代码的和案例。 PyTorch提供了灵活性和高度可定制的深度学习框架,适用于构建、训练和优化神经网络等深度学习模型。书中从基础内容开始入门,基于框架,利用案例加以理解整体完全不冗余。 sc... (展开) 0回应 > 更多书评 14篇 论坛...
AI/机器学习年度2018年度进展综述 算法基础：五大排序算法Python实战教程 手把手：用PyTorch实现图像分类器（第一部分）手把手：用PyTorch实现图像分类器（第二部分）等你来译：对混乱的数据进行聚类 初学者怎样使用Keras进行迁移学习 强化学习：通往基于情感的行为系统 一文带你读懂 WaveNet：谷歌助手的声音合成器 ...
人工智能(AI)是一个广泛而深入的领域,其中机器学习(Machine Learning)和深度学习(Deep Learning)是两大关键分支。神经网络(Neural Networks)作为深度学习的核心组件,在图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域展现出了巨大的潜力。本教程将介绍如何使用Python和深度学习库(如TensorFlow或PyTorch)实现一个简单的前馈神经网络...