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Pytorch中的 torch.distributions庫(kù)詳解_python_腳本之家
torch.distributions包包含可參數(shù)化的概率分布和采樣函數(shù)。 這允許構(gòu)建用于優(yōu)化的隨機(jī)計(jì)算圖和隨機(jī)梯度估計(jì)器。 不可能通過(guò)隨機(jī)樣本直接反向傳播。 但是,有兩種主要方法可以創(chuàng)建可以反向傳播的代理函數(shù)。 這些是 評(píng)分函數(shù)估計(jì)量 score function estimato 似然比估計(jì)量 likelihood ratio estimator REINFORCE 路徑導(dǎo)數(shù)估計(jì)量 pat...
www.dbjr.com.cn/article/2763...htm 2025-6-4
python機(jī)器基礎(chǔ)邏輯回歸與非監(jiān)督學(xué)習(xí)_python_腳本之家
保存:joblib.dump(rf, 'test.pkl') 加載:estimator = joblib.load('模型路徑') 加載后直接將測(cè)試集代入即可進(jìn)行預(yù)測(cè)。 2.邏輯回歸原理 邏輯回歸是一種分類(lèi)算法,但該分類(lèi)的標(biāo)準(zhǔn),是通過(guò)h(x)輸入后,使用sigmoid函數(shù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換,同時(shí)根據(jù)閾值,就能夠針對(duì)不同的h(x)值,輸出0-1之間的數(shù)。我們將這個(gè)0-1之間的輸出,...
www.dbjr.com.cn/article/2290...htm 2025-6-7
TensorBoard 計(jì)算圖的可視化實(shí)現(xiàn)_python_腳本之家
tfboard 讀取 tf 運(yùn)行時(shí)你記下的 events files, 來(lái)進(jìn)行可視化. 這些 events files 包含了你記下的 summary data, 它是 protobuffer 格式, 并非文本文件. 推薦使用 Estimator 風(fēng)格. 類(lèi)與方法 在tf.estimator 框架下, 可以直接用 tf.summary.scalar() 這樣的方法, 不必顯式地創(chuàng)建writer并調(diào)用writer.add_summary(...
www.dbjr.com.cn/article/1804...htm 2025-6-4
在tensorflow中設(shè)置保存checkpoint的最大數(shù)量實(shí)例_python_腳本之家
run_config=tf.estimator.RunConfig(save_checkpoints_secs=1e9,keep_checkpoint_max=10) model=tf.estimator.Estimator( model_fn=deeplab_model_focal_class_imbalance_loss_adaptive.deeplabv3_plus_model_fn, model_dir=FLAGS.model_dir, config=run_config, ...
www.dbjr.com.cn/article/1789...htm 2025-5-26
python超參數(shù)優(yōu)化的具體方法_python_腳本之家
estimator=SVR(kernel='rbf'), param_grid={ 'C': [0.1,1,100,1000], 'epsilon': [0.0001,0.0005,0.001,0.005,0.01,0.05,0.1,0.5,1,5,10], 'gamma': [0.0001,0.001,0.005,0.1,1,3,5] }, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error', verbose=0, n_jobs=-1) ...
www.dbjr.com.cn/article/2196...htm 2025-6-9
使用python對(duì)泰坦尼克號(hào)幸存者進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與預(yù)測(cè)_python_腳本之家
clf.best_estimator_ 結(jié)果如下: 在這里,我們選擇了幾個(gè)簡(jiǎn)單的參數(shù)進(jìn)行調(diào)節(jié),可以根據(jù)自己的實(shí)際情況對(duì)不同的參數(shù)進(jìn)行調(diào)節(jié)。我們?cè)龠M(jìn)行一次交叉驗(yàn)證求平均值看一下效果,結(jié)果如下: 可以看到與剛才的效果相比有一些提升。 ??總結(jié) 至此,我們的基于python對(duì)泰坦尼克幸存者進(jìn)行分析與預(yù)測(cè)已經(jīng)完全結(jié)束。
www.dbjr.com.cn/article/2785...htm 2025-6-6
Python實(shí)現(xiàn)繪制置信區(qū)間_python_腳本之家
seaborn.regplot( x, y, data=None, x_estimator=None, x_bins=None, x_ci=’ci’, scatter=True, fit_reg=True, ci=95, n_boot=1000, units=None, order=1, logistic=False, lowess=False, robust=False, logx=False, x_partial=None, y_partial=None, truncate=False, dropna=True, x_jitter=...
www.dbjr.com.cn/python/314842m...htm 2025-6-9
Python 實(shí)例進(jìn)階之預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)走勢(shì)_python_腳本之家
returngrid.best_estimator_ 可以看到當(dāng)時(shí)項(xiàng)目中選擇的是決策樹(shù)模型,現(xiàn)在看,樹(shù)模型在這種小數(shù)據(jù)集上其實(shí)是比較容易過(guò)擬合的,因此可以考慮用SVM代替,你也可以試試哈,我估計(jì)是SVM效果最好; 學(xué)習(xí)曲線(xiàn) 通過(guò)繪制分析學(xué)習(xí)曲線(xiàn),可以對(duì)模型當(dāng)前狀態(tài)有一個(gè)基本了解,如下圖: ...
www.dbjr.com.cn/article/2269...htm 2021-11-3