神经网络与深度学习笔记汇总四

神经网络与深度学习笔记汇总四

  • 往期回顾

将之前掘金写的学习笔记所遇困难搬到这里,方便查看复习

学习内容

1、在信号处理中认为信号具有较大的方差,噪声有较小的方差,信噪比就是信号与噪声的方差比,越大越好。

2、标准正态分布说明,各个点的纵坐标与均值偏差不大(二维),这样的话离散型弱,即线性更强,线性回归更好。实际上,线性类模型都需要标准化。

3、标准化-》主要目的是方便数值优化,因为线性类模型都是涉及梯度的

遇到问题:

手动导入wordcloud库

遇到问题is not a supported wheel on this platform
学习内容

1、上述问题是因为自己下的模块跟python版本对不上号,下载对应版本即可

2、

plt.imshow(wordcloud)
​
plt.title('Top genres')
​
plt.axis("off")
​
plt.show()


生成词云

3、
skewed_feats = skewed_feats[skewed_feats > 0.75]
设为0.75原因是因为skew 太高的情况下,特征值会有较为严重的 shake up,特征的变化对于 模型的影响很大。这里选的是>0.75,选的大的,可以发现偏得很严重。

遇到问题:

报错

学习内容

1、拉普拉斯平滑

零概率问题,就是在计算实例的概率时,如果某个量x,在观察样本库(训练集)中没有出现过,会导致整个实例的概率结果是0,不能因为一个事件没有观察到就武断的认为该事件的概率是0。

解决方法

使用加 lambda(1≥lambda≥0)来代替简单加1,此时分母也要记得加上N*lambda

2、pd.read_csv() 读取文件时报错误,可尝试

with open(r"C:\Users\hp\Desktop\1\film\train.csv") as f: train = pd.read_csv(f) f.close()

遇到问题:

如何判断泛化能力

维数灾难问题

学习内容

1、维数越高,分类性能越优

2、问题一

神经网络与深度学习笔记汇总四_第1张图片
3、奇异值的计算是一个难题,是一个O(N^3)的算法。在单机的情况下当然是没问题的,matlab在一秒钟内就可以算出1000 * 1000的矩阵的所有奇异值,但是当矩阵的规模增长的时候,计算的复杂度呈3次方增长,就需要并行计算参与

4、
维数问题可参考
https://blog.csdn.net/zbc1090549839/article/details/38929215

学习内容

1、

特征如果不归一化,会影响到数据分析的结果,为了消除指标之间的量纲影响,需要进行数据标准化处理,以解决数据指标之间的可比性。
方法如下
神经网络与深度学习笔记汇总四_第2张图片

学习内容

1、axis为0和1时分别代表的含义:

二维数据拥有两个轴

第0轴沿着行的垂直往下,axis=0表示该函数按行运行

第1轴沿着列的方向水平延伸,axis=1表示该函数按行运行

2、看到了个分类

常用的回归:线性、决策树、SVM、KNN;

集成回归:随机森林、Adaboost、GradientBoosting、Bagging、ExtraTrees

常用的分类:线性、决策树、SVM、KNN,朴素贝叶斯;集成分类:随机森林、Adaboost、GradientBoosting、Bagging、ExtraTrees

常用聚类:k均值(K-means)、层次聚类(Hierarchical clustering)、DBSCAN

常用降维:LinearDiscriminantAnalysis、PCA

学习内容:

1、data参数如果要传必须传bytes(字节流)类型的,如果是一个字典,先用urllib.parse.urlencode()编码。

2、获取真实地址(爬网易云音乐)

def get_real_url(url,try_count = 1):
    req = urllib.request.Request(url)
    response = urllib.request.urlopen(req)
    dk = response.geturl()
    return dk

3、urllib.request.Request()不是一个函数,而是一个类

学习内容:

1、得到单选框值 可以用回调函数,例如

 for i in range(2):
        Radiobutton(fram4,variable = v,
                    text = 'python' + str(i),
                    value = i,
                    command = callRadobuttonPrint(i)).pack(side = LEFT)

每当点击按钮时,系统会调用相应处理函数

或者用var.get()得到value的值,再用if value1调用QQ音乐下载2调用网易云音乐下载来实现功能

2、混音器重启,会出现卡机情况,其实问题不出在混音器(昨日问题)出在导入包出错

遇到问题:
多线程无法实现
multiprocess下载不了
神经网络与深度学习笔记汇总四_第3张图片

神经网络与深度学习笔记汇总四_第4张图片

学习内容:

1、以上问题,百度给的方法:multiprocessing 在Python3.X中不属于第三方库,你可以之直接调用from multiprocessing import pool 进行检验看是否存在,还有一种解决办法就是在找到/multiprocessing/setup.py文件setup.py中的print修改为print(xxx)变成Python3支持的语法。

2、SyntaxError: Missing parentheses in call to ‘print’. Did you mean print(‘xxxxx’)?=》在Python3.x之中print语句没有了,取而代之的是print()函数。

3、list index out of range

原因:

1.超出最大范围

2.list为空

遇到问题:

播放音乐

出现错误代码


混音器系统未初始化

学习内容:
1、代码封装,丢到一个文件夹之后还要创多个init.py文件,前后加"__",里面可以为空,用于索引
2、实现绑定回车键

AAA.bind('', BBB)

AAA为tk名字,BBB为所调用函数,注意是return ,不是enter

往期回顾

吴恩达神经网络和深度学习笔记(广播,激活函数).
神经网络与深度学习笔记汇总一.
神经网络与深度学习笔记汇总二.
神经网络与深度学习笔记汇总三.
神经网络与深度学习笔记汇总四.
神经网络与深度学习笔记汇总五.

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