Tensor基础1——张量的创建与转换 1. 张量的创建 1)张量的基本创建方式 torch.tensor 根据指定数据创建张量 torch.Tensor 根据形状创建张量, 其也可用来创建指定数据的张量 torch.IntTensor、torch.FloatTensor、torch.DoubleTensor 创建指定类型的张量 1、torch.tensor() 根据指定数据创建张量 123456789101112 2021-02-11 深度学习 #笔记整理 #张量
CatBoost简明教程 一 CatBoost简介 CatBoost和XGBoost、LightGBM并称为GBDT的三大主流神器,都是在GBDT算法框架下的一种改进实现。 正如其名字所说那样,CatBoost主要是在类别特征上的处理上做了很多的改进。 2020-10-11 集成学习 #机器学习 #模型框架 #集成学习
XGBoost参数调优 在机器学习中,参数调优是一门玄学,因为模型的最优参数可能依赖于许多场景。因此,不可能为参数调优创建一个全面的指南。本文尝试为XGBoost中的参数提供一些指导。 2020-10-01 集成学习 #机器学习 #回归模型 #参数调优
模型调优指南--过拟合 过拟合是机器学习模型在训练数据上表现很好,但在新数据上表现不佳的一种现象。它的发生通常是由于模型过于复杂,以至于能够记住训练数据的噪声和细节,而不是学习到数据的普遍模式和特征。以下是导致过拟合的常见原因以及相应的解决方法: 2020-06-21 AI基础 #笔记整理 #机器学习 #模型训练
进栈与出栈-递归案例演示 栈作为一种基本的数据结构,其简单性和高效性使得它在各种计算和编程任务中具有广泛的应用。理解和掌握栈的原理和操作,对于编写高效、可靠的代码至关重要。 2020-06-01 数据结构 #笔记整理 #栈 #递归
Transformer:开启AI大模型时代的神奇之匙 在人工智能的长河中,2017年如同一颗璀璨的明珠,闪耀着非凡的光芒。这一年,Vaswani等学者发表了题为《Attention Is All You Need》的论文,如同智慧的种子,播撒在科技的沃土上,孕育出了Transformer这一革命性的架构。自此,AI的未来如同一幅巨大的画卷被徐徐展开,世界迎来了一个由Scale Law主宰的大模型时代。Transformer,这把神奇的智 2020-01-11 大模型 #transformer #宣传介绍 #claude,chatGPT