【从零开始学习深度学习】15. Pytorch实战Kaggle比赛：房价预测案例【含数据集与源码】
1 获取和读取数据集 数据分为训练数据集和测试数据集。两个数据集都包括每栋房子的特征，如街道类型、建造年份、房顶类型、地下室状况等特征值。这些特征值有连续的数字、离散的标签甚至是缺失值“na”。只有训练数据集包括了每栋房子的价格，也就是标签。 我们将通过pandas库读入并处理数据。在导入本节需要的包前请确保已安装pandas库。 ...
【从零开始学习深度学习】38. Pytorch实战案例：梯度下降、随机梯度下降、小批量随机梯度下降3种优化算法对比【含数据集与源码】
1. 梯度下降、随机梯度下降、小批量随机梯度下降区别 梯度下降：在每一次迭代中，梯度下降使用整个训练数据集来计算梯度，一个epoch周期内参数只更新一次。 随机梯度下降：在每次迭代中，只随机采样一个样本来计算梯度，一个epoch周期内会进行样本数目次参数更新。 小批量随机梯度下降：在每次迭代中随机均匀采样多个样本来组成一个小批量来计算梯度，一个epoch周期内会进行（样本...
【从零开始学习深度学习】34. Pytorch-RNN项目实战：RNN创作歌词案例--使用周杰伦专辑歌词训练模型并创作歌曲【含数据集与源码】
RNN项目实战使用周杰伦专辑歌词训练模型并创作歌曲 本文将介绍如何预处理一个语言模型数据集，并将其转换成字符级循环神经网络所需要的输入格式。然后通过循环神经网络RNN进行模型训练，然后使用训练好的模型创作歌曲。 语言模型数据集采用的是我最喜欢的歌手周杰伦第一张专辑《Jay》到第十张专辑《跨时代》中的所有歌词，下面来开始我们的项目吧。 1.语言模型数据集预处理 1....
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