数字识别项目

集成算法 · Bagging · 随机森林

构造树模型：由于二重随机性，使得每个树基本上都不会一样，最终的结果也会不一样。

集成算法 · Stacking

·堆叠：很暴力，拿来一堆直接上（各种分类器都来了）·可以堆叠各种各样的分类器（KNN,SVM,RF等等）·分阶段：第一阶段得出各自结果，第二阶段再用前一阶段结果训练

实现神经网络实例

利用PyTorch内置函数mnist下载数据。

·利用torchvision对数据进行预处理，调用torch.utils建立一个数据迭代器。可视化源数据。

·利用 建神经网络模型。

·实例化模型，并定义损失函数及优化器。·训练模型。可视化结果

实现神经网络实例

利用PyTorch内置函数mnist下载数据。

·利用torchvision对数据进行预处理，调用torch.utils建立一个数据迭代器。可视化源数据。

·利用 建神经网络模型。

·实例化模型，并定义损失函数及优化器。·训练模型。可视化结果