Pytorch学习系列（一）至（四）均摘自《深度学习框架PyTorch入门与实践》陈云目录：1.程序的主要功能2.文件组织架构3. 关于`__init__.py`4.数据处理5.模型定义6.工具函数7.配置文件8.main.py9.使用1.程序的主要功能： 模型定义 数据加载 ...

二分类 分类问题是机器学习中非常重要的一个课题。现实生活中有很多实际的二分类场景，如对于借贷问题，我们会根据某个人的收入、存款、职业、年龄等因素进行分析，判断是否进行借贷；对于一封邮件，根据邮件内容判断该邮件是否属于垃圾邮件。 图1-1 分类示意图 回归作为分类的缺陷 由于回归 ...

1、单通道输出 在训练时，输出通道为1，网络的输出数值是任意的。标签是单通道的二值图，对输出使用sigmoid，使其数值归一化到[0,1]，然后和标签做交叉熵损失。 训练结束后，将输出的outpu ...

分类问题项目流程： 如何端到端的完成一个分类问题的模型 如何通过数据转换提高模型的准确度 如何通过调参提高模型的准确度 如何通过算法集成提高模型的准确度 问题定义 在这个项目中采用声纳、矿山和岩石数据集（http://archive.ics.uci.edu ...

0802-编程实战_猫和狗二分类_深度学习项目架构 目录 一、比赛介绍 二、数据加载 三、模型定义 四、工具函数 五、配置文件 六、main.py 6.1 命令行工具 fire 6.2 main.py的代码组织结构 ...

二分类问题示例： 首先我们从一个问题开始说起，这里有一个二分类问题的例子，假如你有一张图片作为输入，比如这只猫，如果识别这张图片为猫，则输出标签1作为结果；如果识别出不是猫，那么输出标签0作为结果（这也就是著名的cat和non cat问题）。现在我们可以用字母y来表示输出 ...

一、朴素贝叶斯分类器的构建 二、数据集的获取 三、加载数据与数据转换 四、模型拟合、预测与精度 单次训练 多次训练，精确度没有太多的改变，说明朴素贝叶斯分类器只要很少的样本就能学习到大部分 ...

二分类问题可能是应用最广泛的机器学习问题。今天我们将学习根据电影评论的文字内容将其划分为正面或负面。 一、数据集来源 我们使用的是IMDB数据集，它包含来自互联网电影数据库（IMDB）的50000条严重两极分化的评论。为了避免模型过拟合只记住训练数据，我们将数据集分为用于训练的25000条评论 ...