文章目录第一部分 数据预处理1.1 下载数据集1.2 数据集的查看1.3 数据清洗（选择特征，处理缺失值等）1.4 标签编码 LabelEncoder1.5 数据集的标准化 StandardScaler1.6 构建训练集和测试集（本文暂不考虑验证集）第二部分 五大基本数据分类算法2.1 k近邻算法2.1.1 基本思想2.1.2 sklearn实现2.1.3 可视化2.2 朴素贝叶斯算法2.2.1

数据模块数据的采集，清洗，划分和预处理。模型模块根据任务的难易程度选择简单的线性模型或者复杂的神经网络模型。损失函数根据不同的任务选择不同的损失函数，比如线性回归中选择均方差损失函数，分类选择交叉熵。优化器有了loss就可以求取梯度，得到梯度，用优化器更新权值。迭代训练反复训练的过程...

PyTorch简介  PyTorch是2017年1月FAIR（Facebook AI Research）发布的一款深度学习框架。从名称可以看出，PyTorch是由Py和Torch构成的。其中，Torch是纽约大学在2012年发布的一款机器学习框架，采用Lua语言为接口的机器学习框架，但因Lua语言较为小众，导致Torch知名度不高。PyTorch是在Torch基础上用 python语言进行封装和.

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张量的概念  张量，即Tensor，是PyTorch的基本数据结构。在数学概念中，张量是一个多维数组，它是标量、向量、矩阵的高维拓展。torch.Tensor中的属性：data: 被包装的Tensorgrad: data的梯度grad_fn: 创建Tensor的Function，如加法，乘法，这个操作在求导过程中需要用到，所以需要将其记录下来。requires_grad: 指示是否需...

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