python-LMDI实现及数据示例
python lmdi实现
pip命令大全 含换源方法
本文记录了大多数pip命令及使用方法 包括换源方法
处理不平衡数据的十大Python库
在本文中，我们将介绍用于处理机器学习中不平衡数据的十大Python库，并为每个库提供代码片段和解释。
强化学习highway_env代码解读
作为强化学习的新手，写这个系列的博客主要是为了记录学习过程，同时也与大家分享自己的所见所想。前段时间发布了人生第一篇博客，是关于highway_env的自定义环境。但博客主要是关于如何创建一个自己的环境的py文件，是基于十字路口环境创建的。在经过一段时间的摸索之后，现在基本能理清楚highway_e
【Debug记录】深度学习Pytorch+Anaconda环境下常见报错的原因及解决方案 | 亲测已解决
001.“AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled”、 002.“RemoveError: 'requests' is a dependency of conda and cannot be removed from conda's o
华为云云耀云服务器L实例评测｜ ultralytics最先进模型YOLOv8深度学习AI训练
从零到一，环境配置：python、Pytorch，yolov8部署与训练AI模型。YOLOv8 发布于2023 年 1月 10 号，是 ultralytics 公司在 开源的 YOLOv5 的下一个重大更新版本，是一种尖端的、最先进的 （SOTA） 模型
d2l的一些理论知识的整理【1】
我们可以通过基本层类设计自定义层。这允许我们定义灵活的新层，其行为与深度学习框架中的任何现有层不同。在自定义层定义完成后，我们就可以在任意环境和网络架构中调用该自定义层。层可以有局部参数，这些参数可以通过内置函数创建。
No module named 'torch'怎么办
如果在使用 Python 程序时出现 "No module named 'torch'" 错误，说明你的环境中没有安装 PyTorch 库。可以使用以下命令来安装 PyTorch：pipinstall torch如果你正在使用 Anaconda 环境，则可以使用以下命令来安装 PyTorch：con
有约束的遗传算法（Python代码实现）
简单易懂，约束条件变成惩罚项
win11安装Anaconda最新版本
win11系统下安装Anaconda 2022.10版本(当前最新）步骤：下载——>安装——>配环境变量——>验证是否安装成功——>添加清华下载源
多元线性回归LinearRegression
线性回归是机器学习中最简单的回归算法，多元线性回归指的就是一个样本有多个特征的线性回归问题。对于一个有个特征的样本而言，它的回归结果如下方程：在这个表达式中，被统称为模型的参数，其中被称为截距(intercept)，~被称为回归系数(regression coefficient)，有时也用表示。其中
快速找到离群值的三种方法
本文将介绍3个在数据集中查找离群值的Python方法
在Python中创建相关系数矩阵的6种方法
相关系数矩阵（Correlation matrix）是数据分析的基本工具。它们让我们了解不同的变量是如何相互关联的。在Python中，有很多个方法可以计算相关系数矩阵，今天我们来对这些方法进行一个总结
Linux环境配置mmlab环境
在Linux环境下安装配置mmlab
Python自然语言处理：NLTK入门指南
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是指计算机处理人类语言的领域。它是一门多学科交叉的学科，将计算机科学、人工智能、语言学等诸多学科的理论和方法融合在一起，将人类语言转化为计算机所能理解的形式，实现对人类语言的自动处理、理解和生成。NLP可以应用到很多方面，
三种常见的特征选择方法
特征选择是特征工程里的一个重要问题，其目标是寻找最优特征子集。特征选择能剔除不相关(irrelevant)或冗余(redundant )的特征，从而达到减少特征个数，提高模型精确度，减少运行时间的目的。并且常能听到“数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已”，由此可见其重要性
Anaconda安装教程
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文件服务器
【代码】文件服务器。
Pytorch Advanced(二) Variational Auto-Encoder
变分自编码 (Variational Autoencoder) 为了让隐层抓住输入数据特性, 而不是简单的输出数据=输入数据，他在隐层中加入随机噪声（单位高斯噪声）（这个过程也叫reparametrize），以确保隐层能较好抽象输入数据特点。有了随机的一张图片之后，我们把他完整的放入模型中，生成了和
模型评估：可决系数与纳什效率系数
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