- 原文链接1 直接在终端中设定：CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python main.py2 python 代码中设定：import osos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1" 学习更多编程知识，请关注我的公众号：代码的路 原文链接1 直接在终端中设定：CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python main.py2 python 代码中设定：import osos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1" 学习更多编程知识，请关注我的公众号：代码的路
- @toc 1、分类概念 分类是找出描述和区分数据类或概念的模型，以便使用模型预测类标号未知的对象类标号。 分类一般分为两个阶段：学习阶段：建立描述预先定义的数据类或概念集的分类器。训练集提供了每个训练元组的类标号，分类的学习过程也称为监督学习。分类阶段：使用定义好的分类器进行分类的过程。 分类与预测是不同的概念，分类是预测分类(离散、无序)标号，而数值预测是建立连续值函数模型。分类与具... @toc 1、分类概念 分类是找出描述和区分数据类或概念的模型，以便使用模型预测类标号未知的对象类标号。 分类一般分为两个阶段：学习阶段：建立描述预先定义的数据类或概念集的分类器。训练集提供了每个训练元组的类标号，分类的学习过程也称为监督学习。分类阶段：使用定义好的分类器进行分类的过程。 分类与预测是不同的概念，分类是预测分类(离散、无序)标号，而数值预测是建立连续值函数模型。分类与具...
- @toc 1、决策树 决策树属于经典的十大数据挖掘算法之一，是一种类似于流程图的树型结构，其规则就是if…then…的思想，用于数值型因变量的预测和离散型因变量的分类。决策树算法简单直观，容易解释，而且在实际应用中具有其他算法难以比肩的速度优势。 决策树方法在分类、预测和规则提取等领域有广泛应用。在20世纪70年代后期和80年代初期，机器学习研究人员J.Ross Quinlan开发了决策... @toc 1、决策树 决策树属于经典的十大数据挖掘算法之一，是一种类似于流程图的树型结构，其规则就是if…then…的思想，用于数值型因变量的预测和离散型因变量的分类。决策树算法简单直观，容易解释，而且在实际应用中具有其他算法难以比肩的速度优势。 决策树方法在分类、预测和规则提取等领域有广泛应用。在20世纪70年代后期和80年代初期，机器学习研究人员J.Ross Quinlan开发了决策...
- @toc 案例：良/恶性乳腺肿瘤预测 1.1 简介 本案例使用逻辑回归分类器对乳腺肿瘤进行良性/恶性预测，并对预测模型进行指标测算与评价。 这里数据集采用乳腺癌数据集，原始的数据集下载地址为：https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/breast-cancer-wis... @toc 案例：良/恶性乳腺肿瘤预测 1.1 简介 本案例使用逻辑回归分类器对乳腺肿瘤进行良性/恶性预测，并对预测模型进行指标测算与评价。 这里数据集采用乳腺癌数据集，原始的数据集下载地址为：https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/breast-cancer-wis...
- @toc 一、数据集介绍数据集下载地址：https://www.kaggle.com/datasets/carlosmiao/dogbreedidentification狗的品种共120种10222张训练图片train和test文件夹里面是图片labels.csv种记录着图片对应的标签值。关于mobileNet模型，这里不做过多介绍，只是迁移学习用到了，当然，你完全可以自定义网络 二、实战i... @toc 一、数据集介绍数据集下载地址：https://www.kaggle.com/datasets/carlosmiao/dogbreedidentification狗的品种共120种10222张训练图片train和test文件夹里面是图片labels.csv种记录着图片对应的标签值。关于mobileNet模型，这里不做过多介绍，只是迁移学习用到了，当然，你完全可以自定义网络 二、实战i...
- @toc 1、数据集介绍总共5种花，按照文件夹区分花朵的类别。下载下来的是个压缩包，需要将其解压。数据集下载地址：https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz 2、代码实战 2.1 导入依赖import PILimport numpy as npimport ma... @toc 1、数据集介绍总共5种花，按照文件夹区分花朵的类别。下载下来的是个压缩包，需要将其解压。数据集下载地址：https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz 2、代码实战 2.1 导入依赖import PILimport numpy as npimport ma...
- @toc 1、双向RNN双向RNN(Bidirectional RNN)的结构如下图所示。ht→=f(W→xt+V→ht−1→+b→)ht←=f(W←xt+V←ht−1←+b←)yt=g(U[ht→;ht←]+c)\overrightarrow{h_t}=f(\overrightarrow{W}x_t+\overrightarrow{V}\overrightarrow{h_{t-1}}+\o... @toc 1、双向RNN双向RNN(Bidirectional RNN)的结构如下图所示。ht→=f(W→xt+V→ht−1→+b→)ht←=f(W←xt+V←ht−1←+b←)yt=g(U[ht→;ht←]+c)\overrightarrow{h_t}=f(\overrightarrow{W}x_t+\overrightarrow{V}\overrightarrow{h_{t-1}}+\o...
- 【CANN训练营】算子ST测试 【CANN训练营】算子ST测试
- 很多时候我们想统计研究区的像素数量，但是用错了函数，本来用ee.reducer.sum(), ee.reducer.count()混淆使用，我们发现有很多人要统计像素数量，但却统计成了总量，所以我们首先要看下两个函数如何使用：ee.Reducer.sum()Returns a Reducer that computes the (weighted) sum of its inputs.No... 很多时候我们想统计研究区的像素数量，但是用错了函数，本来用ee.reducer.sum(), ee.reducer.count()混淆使用，我们发现有很多人要统计像素数量，但却统计成了总量，所以我们首先要看下两个函数如何使用：ee.Reducer.sum()Returns a Reducer that computes the (weighted) sum of its inputs.No...
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- @toc 有关ResNetRS的原理部分，看我以前的论文阅读笔记：ResNet-RS架构复现–CVPR2021 1、ResNet-D架构 ResNetRS是在ResNet-D架构上面的改进，ResNet-D架构的结构如下： 注意，残差边上多了个池化操作。 2、ResNetRS架构 我们提供了有关 ResNet-RS 架构更改的更多详细信息。我们重申 ResNet-RS 是：改进的缩放策... @toc 有关ResNetRS的原理部分，看我以前的论文阅读笔记：ResNet-RS架构复现–CVPR2021 1、ResNet-D架构 ResNetRS是在ResNet-D架构上面的改进，ResNet-D架构的结构如下： 注意，残差边上多了个池化操作。 2、ResNetRS架构 我们提供了有关 ResNet-RS 架构更改的更多详细信息。我们重申 ResNet-RS 是：改进的缩放策...
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- 统计检验亦称假设检验(test of hypothesis)，它是利用收集到的数据对某个事先作出的统计假设按照某种设计好的方法进行检验，判断此假设是否正确。介绍对两组样本数据的均值、方差和分布是否显著不同进行统计检验的方法。用t检验来判断两组样本的均值是否存在显著差异，用F检验来判断两组样本的方差是否存在显著差异，用K-S检验来判断两组样本所来自的总体分布是否不同。 统计检验亦称假设检验(test of hypothesis)，它是利用收集到的数据对某个事先作出的统计假设按照某种设计好的方法进行检验，判断此假设是否正确。介绍对两组样本数据的均值、方差和分布是否显著不同进行统计检验的方法。用t检验来判断两组样本的均值是否存在显著差异，用F检验来判断两组样本的方差是否存在显著差异，用K-S检验来判断两组样本所来自的总体分布是否不同。
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