機(jī)器學(xué)習(xí)的經(jīng)典案例就是鳶尾花分類，這個(gè)分類可以使用很多優(yōu)秀的機(jī)器學(xué)習(xí)算法去進(jìn)行分類。今天我們介紹一種分類算法——bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。通過TensorFlow進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，接下來就讓我們開始學(xué)習(xí)這個(gè)分類算法吧。

在數(shù)字時(shí)代，編程技能正變得越來越重要。它不僅是未來就業(yè)市場(chǎng)的熱門需求，還培養(yǎng)了創(chuàng)造力、邏輯思維和問題解決能力。那么，作為家長(zhǎng)或教育者，我們應(yīng)該如何幫助孩子入門編程呢？本文將為您提供一些有用的指導(dǎo)和建議，讓孩子在編程的世界中邁出第一步。

在機(jī)器學(xué)習(xí)算法中，決策樹算法是一種經(jīng)常使用的預(yù)測(cè)算法。今天我們通過介紹決策樹算法的實(shí)現(xiàn)和決策樹算法的優(yōu)缺點(diǎn)，來了解一下決策樹算法。

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理過程中，如果全都默認(rèn)使用相同的一個(gè)比較高的數(shù)據(jù)精度的話，對(duì)于計(jì)算機(jī)硬件的顯存具有一定的要求，運(yùn)算量也會(huì)增大，對(duì)應(yīng)的運(yùn)算時(shí)間就會(huì)降低，宏觀的講就是運(yùn)算速度變慢了。但實(shí)際上，針對(duì)不同的層我們可以采用不同的數(shù)據(jù)精度進(jìn)行計(jì)算以達(dá)到節(jié)省內(nèi)存和加快速度的目的。這種方法叫做自動(dòng)混合精度（amp），那么pytorch怎么使用amp呢？接下來我們就來介紹一下pytorch怎么進(jìn)行混合精度訓(xùn)練吧。

在python中，用pandas處理數(shù)據(jù)非常方便。特別是當(dāng)數(shù)據(jù)里有異常值的時(shí)候，pandas異常值處理的方式就是將NaN的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為None，那么pandas怎么將NaN轉(zhuǎn)化為None呢？接下來的這篇文章帶你了解。

在數(shù)據(jù)處理的過程中，我們經(jīng)常會(huì)遇到數(shù)據(jù)有缺失值的情況，今天我們就來介紹一下在python中如何用Pandas處理數(shù)據(jù)中的缺失值。

不知道小伙伴們?cè)谟?xùn)練檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)候有沒有出現(xiàn)loss為nan的情況。當(dāng)出現(xiàn)這種情況的時(shí)候需要中斷重新訓(xùn)練，會(huì)很麻煩。接下來小編介紹一種pytorch避免訓(xùn)練loss nan的方法，就是使用pytorch梯度裁剪來進(jìn)行限制，我們可以選擇使用PyTorch提供的梯度裁剪庫來對(duì)模型訓(xùn)練過程中的梯度范圍進(jìn)行限制。修改之后，不再出現(xiàn)loss為nan的情況。