使用pytorch快速搭建神经网络实现二分类任务(包含示例) Introduce 上一篇学习笔记介绍了不使用pytorch包装好的神经网络框架实现logistic回归模型,并且根据autograd实现了神经网络参数更新. 本文介绍利用pytorch快速搭建神经网络.即利用torch.nn以及torch.optim库来快捷搭建一个简单的神经网络来实现二分类功能. 利用pytorch已经包装好的库(torch.nn)来快速搭建神经网络结构. 利用已经包装好的包含各种优化算法的库(torch.opti

本demo从pytorch官方的迁移学习示例修改而来,增加了以下功能: 根据AUC来迭代最优参数: 五折交叉验证: 输出验证集错误分类图片: 输出分类报告并保存AUC结果图片. import os import numpy as np import torch import torch.nn as nn from torch.optim import lr_scheduler import torchvision from torchvision import datasets, models,

原数据集:包含 25000张猫狗图像,两个类别各有12500 新数据集:猫.狗 (照片大小不一样) 训练集:各1000个样本 验证集:各500个样本 测试集:各500个样本 1= 狗,0= 猫 # 将图像复制到训练.验证和测试的目录 import os,shutil orginal_dataset_dir = 'kaggle_original_data/train' base_dir = 'cats_and_dogs_small' os.mkdir(base_dir)#保存新数据集的目录 tra

MySQL数据库初识 MySQL数据库 本节目录 一 数据库概述 二 MySQL介绍 三 MySQL的下载安装.简单应用及目录介绍 四 root用户密码设置及忘记密码的解决方案 五 修改字符集编码 六 初识sql语句 一 数据库概述 1. 数据库??? 什么是数据库呢? 先来看看百度怎么说的 数据库,简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所,用户可以对文件中的数据运行新增.截取.更新.删除等操作. 所谓“数据库”系以一定方式储存在一起.能予多个用户共享.具有尽可能小的冗余度.与应用程序

浅尝key-value数据库(二)——MongoDB的优与劣 MongoDB的名字取自英文单词"humongous"的中间五个字母,是一个C++开发的基于分布式文件存储的数据库开源项目.他的文件存储格式是BSON(Binary JSON),因此可以高效存储二进制数据,例如图像.视频等大对象. 由于我是CentOS x86_64的系统,于是安装MongoDB非常简单: vi /etc/yum.repos.d/mongo.repo [10gen] name=10gen Repository

0. 前言 1. MNIST 数据集 2. 二分类器 3. 效果评测 4. 多分类器与误差分析 5. Kaggle 实战 0. 前言 "尽管新技术新算法层出不穷,但是掌握好基础算法就能解决手头 90% 的机器学习问题." 本系列参考书 "Hands-on machine learning with scikit-learn and tensorflow"以及kaggle相关资料 1. MNIST 数据集 MNIST是最常用的用来实验分类模型的数据集,有7w多张手写0

IMDB数据集下载速度慢,可以在我的repo库中找到下载,下载后放到~/.keras/datasets/目录下,即可正常运行.)中找到下载,下载后放到~/.keras/datasets/目录下,即可正常运行. 电影评论分类:二分类 二分类可能是机器学习最常解决的问题.我们将基于评论的内容将电影评论分类:正类和父类. IMDB数据集 IMDB数据集有5万条来自网络电影数据库的评论:其中2万5千条用来训练,2万5千条用来测试,每个部分正负评论各占50%. 划分训练集.测试集的必要性:不能在相同的数据

C# 动态创建SQL数据库(二) 使用Entity Framework  创建数据库与表 前面文章有说到使用SQL语句动态创建数据库与数据表,这次直接使用Entriy Framwork 的ORM对象关系映射来创建数据库与表 一 新建项目OrmDemo 二  添加 EntityFramework.dll 与System.Data.Entity.dll 引用,EntityFramework可直接在NuGet下载 三.创建实体类 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

4.4特殊应用:人脸识别和神经网络风格转换 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 4.1什么是人脸识别 Face verification人脸验证 VS face recognition人脸识别 Face verification人脸验证 人脸验证 输入是一张图片,以及人的姓名或者ID作为标签 输出是这张输入的图片是否是这个确定的人 这时候也被称为1对1问题 人脸识别 人脸识别问题比人脸验证问题困难的多,其输入为一个具有K个人的数据集,将一张图片作为输入,如果这张图片是这K个人

  在我们进行事件抽取的时候,我们需要触发词来确定是否属于某个特定的事件类型,比如我们以政治上的出访类事件为例,这类事件往往会出现"访问"这个词语,但是仅仅通过"访问"这个触发词来判断是否属于出访类事件是不可靠的,比如我们会碰到以下情况: 通过上面的例子,我们知道,像访问速度,访问量这种文档虽然出现了访问,但却不属于政治上的出访类事件.因此,这时候我们需要借助文本分类模型来判断,显然,这是一个二分类模型.   本文将会讲述如何利用BERT+DNN模型来判断文档是否属

  在文章NLP(二十)利用BERT实现文本二分类中,笔者介绍了如何使用BERT来实现文本二分类功能,以判别是否属于出访类事件为例子.但是呢,利用BERT在做模型预测的时候存在预测时间较长的问题.因此,我们考虑用新出来的预训练模型来加快模型预测速度.   本文将介绍如何利用ALBERT来实现文本二分类. 关于ALBERT   ALBERT的提出时间大约是在2019年10月,其第一作者为谷歌科学家蓝振忠博士.ALBERT的论文地址为:https://openreview.net/pdf?id=H1

概述 学习如何使用PyTorch执行文本分类 理解解决文本分类时所涉及的要点 学习使用包填充(Pack Padding)特性 介绍 我总是使用最先进的架构来在一些比赛提交模型结果.得益于PyTorch.Keras和TensorFlow等深度学习框架,实现最先进的体系结构变得非常容易.这些框架提供了一种简单的方法来实现复杂的模型体系结构和算法,而只需要很少的概念知识和代码技能.简而言之,它们是数据科学社区的一座金矿! 在本文中,我们将使用PyTorch,它以其快速的计算能力而闻名.因此,在本文中,

什么是二分类问题? 二分类问题就是最终的结果只有好或坏这样的一个输出. 比如,这是好的,那是坏的.这个就是二分类的问题. 我们以一个电影评论作为例子来进行.我们对某部电影评论的文字内容为好评和差评. 我们使用IMDB 数据集,它包含来自互联网电影数据库(IMDB)的 50 000 条严重两极分化的评论.数据集被分为用于训练的 25 000 条评论与用于测试的 25 000 条评论,训练集和测试集都包含 50% 的正面评论和 50% 的负面评论. 加载数据集 import tensorflow.k

目录 1. 准备数据集 1.1 MNIST数据集获取: 1.2 程序部分 2. 设计网络结构 2.1 网络设计 2.2 程序部分 3. 迭代训练 4. 测试集预测部分 5. 全部代码 1. 准备数据集 1.1 MNIST数据集获取: torchvision.datasets接口直接下载,该接口可以直接构建数据集,推荐 其他途径下载后,编写程序进行读取,然后由Datasets构建自己的数据集 ​ ​ 本文使用第一种方法获取数据集,并使用Dataloader进行按批装载.如果使用程序下载失败,请将其

今天给大家写广义混合效应模型Generalised Linear Random Intercept Model的第一部分 ,混合效应logistics回归模型,这个和线性混合效应模型一样也有好几个叫法: Mixed Effects Logistic Regression is sometimes also called Repeated Measures Logistic Regression, Multilevel Logistic Regression and Multilevel Bina

目录 步骤一.下载省市区边界数据 步骤二.解析CSV文件导入数据库 步骤三.在程序中根据坐标解析获得城市 在LBS应用中,根据坐标来解析获得对应是哪个城市是一个很常见的功能,比如App里面通过手机定位自动选择城市:本文介绍的是通过自己建的数据库,利用SQL空间查询来进行坐标解析得到对应的省市区,绝大部分支持空间数据类型(Spatial)的数据库均支持,包括但不限于:MySQL.SQL Server.Oracle.PostgreSQL等:开发语言不限,只要能进行数据库查询就都支持,用Java.Py

写这个系列是因为最近公司在搞技术分享,学习Spark,我的任务是讲PySpark的应用,因为我主要用Python,结合Spark,就讲PySpark了.然而我在学习的过程中发现,PySpark很鸡肋(至少现在我觉得我不会拿PySpark做开发).为什么呢?原因如下: 1.PySpark支持的算法太少了.我们看一下PySpark支持的算法:(参考官方文档) 前面两个pyspark.sql和pyspark.streaming是对sql和streaming的支持.主要是读取数据,和streaming处

在上篇文章中介绍到将Excel中数据导入到数据库中,但上篇文章例子只出现了nvachar类型,且数据量很小.今天碰到将Excel中数据导入数据库中的Excel有6419行,其中每行均有48个字段,有int.vachar.datetime.numeric类型,部分字段定义如下: 可见除了STCD.SPT不允许为null值外,其它字段均允许为null值.在sqlserver数据库中某字段为null值,字符串可直接插入null值,比如如下sql语句成立: insert into WQ_PAS_A(IT

原文:[MS SQL]数据库维护计划之数据库备份(二) 上篇[MS SQL]数据库维护计划之数据库备份(一) 说了数据库备份的一些概念后,这篇以HRP_KQYY数据库备份为例,进行备份计划设置. 考虑备份的时间.性能和硬盘空间等因素,备份方案做下面设置: 1.每周日凌晨1:00执行数据库完成备份: 2.每周一至周六凌晨1:00执行数据库差异备份: 3.每天在00:00:00和23:59:59之间.每4小时执行数据库的日志备份. 建立3个文件夹: HRP_KQYY_diff:存放差异备份文件: H

在上一篇文章中我们成功得到了重新组织后的数据,接下来需要做的便是将数据插入到数据库中了.在与数据库打交道的过程中有一些方法是普遍的,我们将这些通用方法封装到一个DbUtil类中,以便复用,封装好的DbUtil如下: package DbUtil; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.ResultSet; impor