torch.utils.data.DataLoader():用來加載數(shù)據(jù)集，組合數(shù)據(jù)集和采樣器，返回一個(gè)在數(shù)據(jù)集上提供單進(jìn)程或多進(jìn)程的迭代器 torch.utils.data...
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【函數(shù)學(xué)習(xí)】torch-DataLoader（）
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【函數(shù)學(xué)習(xí)】修飾符@裝飾器與classmethod修飾符
一柄延、修飾符 python修飾符‘@’引用已有的函數(shù)仿贬，對(duì)下面的函數(shù)進(jìn)行修飾。引用函數(shù)必須放在修飾函數(shù)的上面酷勺，引用函數(shù)的返回值单料，返回給被修飾的函數(shù) 例如：先定義一個(gè)函數(shù)def ...
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【函數(shù)學(xué)習(xí)】list.max(,key)
lst=[n1,n2,n3] #list lmax=max(lst,key=func) 實(shí)現(xiàn)功能：對(duì)lst列表中每一個(gè)值都進(jìn)行func函數(shù)運(yùn)算后，再進(jìn)行比較握础。注意返回值仍然是...
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【函數(shù)學(xué)習(xí)】torch.nn.Parameter()
classtorch.nn.Parameter() 獲取網(wǎng)絡(luò)參數(shù) 參考 文檔https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/packa...
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【函數(shù)學(xué)習(xí)】Python運(yùn)算符
** 冪運(yùn)算 // 相除向下取整 % 取余 != 不相等 （老版本為<>,Python3中已經(jīng)廢棄） %=; //=; **= 取值賦值 & 與運(yùn)算 | 或運(yùn)算 ^ 異或運(yùn)算...
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【函數(shù)學(xué)習(xí)】numpy.astype()
numpy.astype() 轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)類型 arr.astype(int32) 將arr（array數(shù)組）轉(zhuǎn)化為int32類型 int32 --> float64 完全oj...
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【函數(shù)學(xué)習(xí)】pandas.DataFrame.shape
pandas.DataFrame.shape 返回?cái)?shù)據(jù)幀的形狀 用法 df為Dataframe格式數(shù)據(jù) df.shape 返回df形狀(2,3) 2行3列 df.sha...
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【函數(shù)學(xué)習(xí)】numpy.reshape
numpy.reshape() 不改變數(shù)據(jù)內(nèi)容的情況下辐董，改變一個(gè)數(shù)組的格式 參數(shù) numpy.reshape(arr,newshape,order='C') arr：要修改...
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【函數(shù)學(xué)習(xí)】pandas.DataFrame.loc&iloc
DataFrame.loc[ 行索引名稱或條件 , 列索引名稱 ] # 閉區(qū)間（含最后一個(gè)值） DataFrame.loc[ index_s:index_n , colum_...
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【名詞解釋】標(biāo)準(zhǔn)化（Z-Score）
公式為：(X-mean)/std 將數(shù)據(jù)按期屬性（按列進(jìn)行）減去其均值，并處以其方差禀综。得到的結(jié)果是简烘，對(duì)于每個(gè)屬性/每列來說所有數(shù)據(jù)都聚集在0附近，方差為1定枷。符合標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布孤澎。...
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【函數(shù)學(xué)習(xí)】pandas.dataframe.drop()
pandas.dataframe.drop()刪除集合中的整行或整列； 用法： import pandas as pd rides=pd.read_csv('data.csv...
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【函數(shù)學(xué)習(xí)】pandas.concat()
pandas.concat()——將表進(jìn)行拼接 pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_in...
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【問題積累】
1.多重共線性 @2020-2-15 問題來源：pandas.get_dummies函數(shù)中的drop_first參數(shù) ：獲得k中的k-1個(gè)類別值欠窒，去除第一個(gè),防止出現(xiàn)多重...
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【函數(shù)學(xué)習(xí)】pandas.get_dummiesone-hot encoding獨(dú)熱編碼 對(duì)于離散變量覆旭，每一個(gè)取值只會(huì)使得一種狀態(tài)處于“激活態(tài)”，也就是說這N種狀態(tài)中只有一個(gè)狀態(tài)位值為1 dummy encoding啞變量...
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【函數(shù)學(xué)習(xí)】torch—tensor張量轉(zhuǎn)換
import numpy as np import torch x_tensor=torch.randn(2,3) y_numpy=np.random.randn(2,3) ...
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【函數(shù)學(xué)習(xí)】torch—tensor張量生成
1.torch.linspace(start, end, num=100, out=None) 返回一個(gè)1維張量岖妄，包含在區(qū)間start和end上均勻間隔的num個(gè)點(diǎn)型将。 輸出...
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【函數(shù)學(xué)習(xí)】torch.Variable()
torch.autograd.Variable [source] ：自動(dòng)微分變量，用于構(gòu)建計(jì)算圖 是Autograd的核心類衣吠，淺封裝（thin wrapper）了Tensor...
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【函數(shù)學(xué)習(xí)】pandas.dataframe.head()
pandas.dataframe.head(n) 用于預(yù)覽前n行數(shù)據(jù) 參數(shù)：n 預(yù)覽前n行 用法 import pandas as pd rides=pd.read_csv(...
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【名詞解釋】in-place operation
in-place operation在pytorch中是指改變一個(gè)tensor的值的時(shí)候茶敏，不經(jīng)過復(fù)制操作，而是直接在原來的內(nèi)存上改變它的值缚俏【可以把它成為原地操作符。 參考與詳...