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机器学习算法-逻辑回归实现一、逻辑回归算法初步理解二、代码实现1.数据集处理2.创建model总结一、逻辑回归算法初步理解逻辑回归不是解决回归任务，是为了解决分类任务。通过wx>0和wx<0可以直接判断出样本类别。二、代码实现1.数据集处理from math import expimport numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、感知机算法初步理解二、代码实现1.数据集处理2.创建model3.可视化结果总结前言为了更深入的理解机器学习算法，最近阅读统计学习方法，打算把书上代码复现一遍，顺便把python语法、numpy、pandas、matplotlib巩固下。一、感知机算法初步理解感知机本质是二分类任务，如果数据集中有正样本和负样本，那么只

机器学习算法-KNN代码实现一、KNN算法初步理解二、代码实现1.数据集处理2.创建model3.可视化总结一、KNN算法初步理解统计学习方法书上的解释：给定一个训练数据集，对于新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的k个实例，这k个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分为这个类。二、代码实现1.数据集处理数据集是使用的是鸢尾花数据集，在代码中直接从sklearn中导入即可。要对数据集进行

问题：conda install -c pytorch pytorch=1.5 torchvision=0.6.1 cudatoolkit=10.2安装pytorch后运行代码报错step1：查看cuda版本：nvidia-smi显示cuda版本为10.0step2：由于不太想升级cuda版本，只能将torch版本降低，conda install -c pytorch pytorch=1.4.0

计算机网络实验（一）使用Wireshark进行协议分析实验内容实验部分实验内容1.使用Wireshark软件俘获分组、设置过滤条件、查看各层次协议数据单元2.ipconfig命令3.arp命令4.使用ping命令测试两台主机是否连通实验部分我们先从分析ICMP开始，本次实验连接的是WLAN，...

torch.nn.Module.parameters：计算模型的参数，返回一个关于模型参数的迭代器。代码示例：1.建立一个线性模型2.打印参数import torchimport torch.nn as nnclass mymodule(nn.Module):def __init__(self):super(mymodule,self).__init__()self.linear=nn.Linea

torch.split，用来划分tensor，可以从数量上划分，还有维度上划分。torch.split(tensor,split_szie,dim），split_size有整数，也有列表，dim默认为0，自己也可以修改。代码示例：import torcha=torch.tensor([[[1,2,3],[4,5,6]],[[7,8,9],[10,11,12]]])print("a的shape：",

torch.nn.GroupNorm：将channel切分成许多组进行归一化torch.nn.GroupNorm(num_groups,num_channels)num_groups:组数num_channels:通道数量代码示例：a=torch.randn(15,256,9,15)#将channel256分为8组，每组32channelm=nn.GroupNorm(8,256)...