机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第3章 使用Scikit-Learn的机器学习分类器之旅Part 1
其它章节内容请见机器学习之PyTorch和Scikit-Learn 本章中，我们会学习一些学术界和工业界常用的知名强大机器学习算法。在学习各种用于分类的监督学习算法的不同时，我们还会欣赏到它们各自的优势和劣势。另外，我们会开始使用scikit-learn库，它为高效、有生产力地使用这些算法提供了用户...
机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第2章 为分类训练简单机器学习算法Part 2
其它章节内容请见机器学习之PyTorch和Scikit-Learn 使用Python实现感知机学习算法 在前一节中，我们学习了Rosenblatt感知机规则的原理，下面使用Python进行实现并使用第1章 赋予计算机学习数据的能力中介绍的鸢尾花数据集进行训练。 面向对象的感知机API 我们采用面向对...
机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第2章 为分类训练简单机器学习算法Part 1
其它章节内容请见机器学习之PyTorch和Scikit-Learn 本章中我们会使用所讲到的机器学习中的第一类算法中两种算法来进行分类：感知机（perceptron）和自适应线性神经元（adaptive linear neuron）。我们先使用Python逐步实现感知机，然后对鸢尾花数据集训练来分出...
机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第一章 赋予计算机学习数据的能力Part 2
其它章节内容请见机器学习之PyTorch和Scikit-Learn 基本术语和符号简介 前面我们讨论了机器学习的三大分类：监督学习、无监督学习和强化学习，下面来学习本书中会用到一些基本术语。下面的一小节中包含用于表示数据集各方面的常用术语，以及可实现更精准高效沟通的数学符号。 机器学习是一个非常大的...
机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第一章 赋予计算机学习数据的能力Part 1
在作者的心目中，机器学习这一解释推理数据的应用和算法科学，是计算机科学中最令人振奋的领域！我们生活在数据多到泛滥的时代，使用机器学习领域的自学习算法 ，可以将数据转换为知识。借助近些年来开发的众多开源库，我们迎来了进入机器学习领域最好的时代，可以学习利用强大的算法来一窥数据的模式并对未来事件进行预测...
请问机器学习PAI关于pytorch tf到HLO Dialect是用的openxla这个项目么？
问题一：请问机器学习PAI关于pytorch tf到HLO Dialect是用的openxla这个项目么？问题二：我最近也在做一套基于mlir的infra对接risc，现在缺少一套比较成熟的前端对接dnn model的方案，openxla里用的是stablehlo，这个你们有研究过和hlo的区别么？
在机器学习PAI里如何使用PyTorch组件？
在机器学习PAI里如何使用PyTorch组件？
Pytorch实现机器学习之线性回归2.0
一、Pytorch实现机器学习之线性回归1.0，特点在利用tensor手动实现线性回归反向传播。点击打开《Pytorch实现机器学习之线性回归》文章二、Pytorch实现机器学习之线性回归2.0，特点在利用autograd和Variable实现线性回归，并且反向传播自动调用backward实现。im...
Pytorch实现机器学习之线性回归
一、定义线性回归是机器学习的入门知识，应用十分广泛。线性回归利用数理统计中的回归分析来确定两种或两种以上变量相互依赖的定量关系，其表达式为：y = wx + b + e（此公式采用向量表示法），误差 e 服从均值为0的正态分布。同时定义线性回归的一种损失函数 loss（损失函...
Pytorch+CUDA+Anaconda构建机器学习平台
一、发展互联网的崛起、价廉物美的传感器和低价的存储器令我们越来越容易获取大量数据。加之便宜的计算力，尤其是原本为电脑游戏设计的GPU的出现，上文描述的情况改变了许多。一瞬间，原本被认为不可能的算法和模型变得触手可及。这样的发展趋势从如下表格中可见一斑。很显然，存储容量没能跟上数据量增长的步伐。与此同...
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