#14 第10周作业

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1)完成5.1.5中简答题(1),命名为sy5-1-1.txt。
2)完成5.1.5中实践题第1题,无源码素材,按题目要求命名。
3)完成5.1.5中实践题第2题,源码素材见sy5-1-2.py,按题目要求命名。
以上作业不迟于周六上午9点,提交至水杉码园“学号”仓库的homework10分支下。


水杉码园上的本次作业要求:https://gitea.shuishan.net.cn/AI-B.Liuyao.2022Spring.XinYuan/AllStuRead/issues/14
腾讯工蜂上的本次作业要求:https://git.code.tencent.com/AI-B.Liuyao.2022Spring.XinYuan/lesson10/issues/1
腾讯工蜂上的本次课程材料(课件及素材等):https://git.code.tencent.com/AI-B.Liuyao.2022Spring.XinYuan/lesson10/tree/master

1)完成5.1.5中简答题(1),命名为sy5-1-1.txt。 2)完成5.1.5中实践题第1题,无源码素材,按题目要求命名。 3)完成5.1.5中实践题第2题,源码素材见sy5-1-2.py,按题目要求命名。 以上作业不迟于周六上午9点,提交至水杉码园“学号”仓库的homework10分支下。 ----- 水杉码园上的本次作业要求:https://gitea.shuishan.net.cn/AI-B.Liuyao.2022Spring.XinYuan/AllStuRead/issues/14 腾讯工蜂上的本次作业要求:https://git.code.tencent.com/AI-B.Liuyao.2022Spring.XinYuan/lesson10/issues/1 腾讯工蜂上的本次课程材料(课件及素材等):https://git.code.tencent.com/AI-B.Liuyao.2022Spring.XinYuan/lesson10/tree/master

简答题和实践题第一题命名好像重复了,需要修改吗?

简答题和实践题第一题命名好像重复了,需要修改吗?
吴贤佑 коментира преди 2 години
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简答题和实践题第一题命名好像重复了,需要修改吗?

没关系,后缀不同

> 简答题和实践题第一题命名好像重复了,需要修改吗? 没关系,后缀不同

助教助教,请问这个数据归一化后像46和50这样的数据都被归为了1,这样会不会对后续训练的结果产生影响啊?有没有办法可以提高这个归一化的精度呢?谢谢!
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助教助教,请问这个数据归一化后像46和50这样的数据都被归为了1,这样会不会对后续训练的结果产生影响啊?有没有办法可以提高这个归一化的精度呢?谢谢! ![image](/attachments/d08fcd9f-e530-4649-83d2-a91d7f9fd40d)

助教助教,请问这个数据归一化后像46和50这样的数据都被归为了1,这样会不会对后续训练的结果产生影响啊?有没有办法可以提高这个归一化的精度呢?谢谢!
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小伙伴你好,归一化操作是以每列为一组进行操作的

> 助教助教,请问这个数据归一化后像46和50这样的数据都被归为了1,这样会不会对后续训练的结果产生影响啊?有没有办法可以提高这个归一化的精度呢?谢谢! > ![image](/attachments/d08fcd9f-e530-4649-83d2-a91d7f9fd40d) > 小伙伴你好,归一化操作是以每列为一组进行操作的

助教助教,请问这个数据归一化后像46和50这样的数据都被归为了1,这样会不会对后续训练的结果产生影响啊?有没有办法可以提高这个归一化的精度呢?谢谢!
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小伙伴你好,归一化操作是以每列为一组进行操作的
小伙伴你好,听我说谢谢你。

> > 助教助教,请问这个数据归一化后像46和50这样的数据都被归为了1,这样会不会对后续训练的结果产生影响啊?有没有办法可以提高这个归一化的精度呢?谢谢! > > ![image](/attachments/d08fcd9f-e530-4649-83d2-a91d7f9fd40d) > > > 小伙伴你好,归一化操作是以每列为一组进行操作的 > 小伙伴你好,听我说谢谢你。
吴贤佑 коментира преди 2 години
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助教助教,请问这个数据归一化后像46和50这样的数据都被归为了1,这样会不会对后续训练的结果产生影响啊?有没有办法可以提高这个归一化的精度呢?谢谢!
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不考虑列之间,也就是各特征之间的相关性,如此归一化是没有影响的。

> 助教助教,请问这个数据归一化后像46和50这样的数据都被归为了1,这样会不会对后续训练的结果产生影响啊?有没有办法可以提高这个归一化的精度呢?谢谢! > ![image](/attachments/d08fcd9f-e530-4649-83d2-a91d7f9fd40d) > 不考虑列之间,也就是各特征之间的相关性,如此归一化是没有影响的。

请问转换器实例化时,前面的不是“minmax_scaler”而是别的名字会有影响吗?

请问转换器实例化时,前面的不是“minmax_scaler”而是别的名字会有影响吗?

请问转换器实例化时,前面的不是“minmax_scaler”而是别的名字会有影响吗?
我猜没有

> 请问转换器实例化时,前面的不是“minmax_scaler”而是别的名字会有影响吗? 我猜没有
吴贤佑 коментира преди 2 години
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请问转换器实例化时,前面的不是“minmax_scaler”而是别的名字会有影响吗?

没有影响,此类问题建议自己做做小实验。

> 请问转换器实例化时,前面的不是“minmax_scaler”而是别的名字会有影响吗? 没有影响,此类问题建议自己做做小实验。

请问转换器实例化时,前面的不是“minmax_scaler”而是别的名字会有影响吗?

没有影响,此类问题建议自己做做小实验。

好的!谢谢助教~

> > 请问转换器实例化时,前面的不是“minmax_scaler”而是别的名字会有影响吗? > > 没有影响,此类问题建议自己做做小实验。 好的!谢谢助教~

老师,5-1-2没说划分前用不用重排,这种情况是不用重排的意思吗?还是说这种情况按那个默认为True?

老师,5-1-2没说划分前用不用重排,这种情况是不用重排的意思吗?还是说这种情况按那个默认为True?
吴贤佑 коментира преди 2 години
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老师,5-1-2没说划分前用不用重排,这种情况是不用重排的意思吗?还是说这种情况按那个默认为True?

设置shuffle为False的话,题中对随机数种子的设置就没意义了

> 老师,5-1-2没说划分前用不用重排,这种情况是不用重排的意思吗?还是说这种情况按那个默认为True? 设置shuffle为False的话,题中对随机数种子的设置就没意义了

老师,5-1-2没说划分前用不用重排,这种情况是不用重排的意思吗?还是说这种情况按那个默认为True?

设置shuffle为False的话,题中对随机数种子的设置就没意义了

好的 谢谢 懂了 是我理解错了

> > 老师,5-1-2没说划分前用不用重排,这种情况是不用重排的意思吗?还是说这种情况按那个默认为True? > > 设置shuffle为False的话,题中对随机数种子的设置就没意义了 好的 谢谢 懂了 是我理解错了

请问第一题生成随机矩阵,应该用哪一个函数呢?random.randint还是random.uniform?

请问第一题生成随机矩阵,应该用哪一个函数呢?random.randint还是random.uniform?

请问第一题生成随机矩阵,应该用哪一个函数呢?random.randint还是random.uniform?
我用的是random.randint耶

> 请问第一题生成随机矩阵,应该用哪一个函数呢?random.randint还是random.uniform? 我用的是random.randint耶

请问第一题生成随机矩阵,应该用哪一个函数呢?random.randint还是random.uniform?
我用了uniform诶,我觉得都可以吧

> 请问第一题生成随机矩阵,应该用哪一个函数呢?random.randint还是random.uniform? 我用了uniform诶,我觉得都可以吧

请问第一题生成随机矩阵,应该用哪一个函数呢?random.randint还是random.uniform?

randint是随机整数,uniform是均匀分布浮点值,似乎不随机?那随机浮点数用什么?

> 请问第一题生成随机矩阵,应该用哪一个函数呢?random.randint还是random.uniform? randint是随机整数,uniform是均匀分布浮点值,似乎不随机?那随机浮点数用什么?

老师好,我想问一下转换器实例化有什么意义吗,为什么一定要进行一次转换器实例化之后才能对数据进行处理呢

老师好,我想问一下转换器实例化有什么意义吗,为什么一定要进行一次转换器实例化之后才能对数据进行处理呢

请问第一题生成随机矩阵,应该用哪一个函数呢?random.randint还是random.uniform?

random和randint的区别不就是生成整数值还是浮点值嘛?如果没有特别说明的话应该都是可以的吧

> 请问第一题生成随机矩阵,应该用哪一个函数呢?random.randint还是random.uniform? random和randint的区别不就是生成整数值还是浮点值嘛?如果没有特别说明的话应该都是可以的吧

老师好,我想问一下转换器实例化有什么意义吗,为什么一定要进行一次转换器实例化之后才能对数据进行处理呢

同问同问 我也很好奇(放一个耳朵

> 老师好,我想问一下转换器实例化有什么意义吗,为什么一定要进行一次转换器实例化之后才能对数据进行处理呢 同问同问 我也很好奇(放一个耳朵

请问第一题生成随机矩阵,应该用哪一个函数呢?random.randint还是random.uniform?
或许可以用rand()然后*50.。。。。

> 请问第一题生成随机矩阵,应该用哪一个函数呢?random.randint还是random.uniform? 或许可以用rand()然后*50.。。。。

请问第一题生成随机矩阵,应该用哪一个函数呢?random.randint还是random.uniform?

random和randint的区别不就是生成整数值还是浮点值嘛?如果没有特别说明的话应该都是可以的吧

谢谢babe 那我就随便用了

> > 请问第一题生成随机矩阵,应该用哪一个函数呢?random.randint还是random.uniform? > > random和randint的区别不就是生成整数值还是浮点值嘛?如果没有特别说明的话应该都是可以的吧 谢谢babe 那我就随便用了

请问第一题生成随机矩阵,应该用哪一个函数呢?random.randint还是random.uniform?

randint是随机整数,uniform是均匀分布浮点值,似乎不随机?那随机浮点数用什么?

都是均匀分布的。。。看错了。好像无所谓哪个了吧~但是均匀分布是随机吗?

> > 请问第一题生成随机矩阵,应该用哪一个函数呢?random.randint还是random.uniform? > > randint是随机整数,uniform是均匀分布浮点值,似乎不随机?那随机浮点数用什么? 都是均匀分布的。。。看错了。好像无所谓哪个了吧~但是均匀分布是随机吗?
吴贤佑 коментира преди 2 години
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老师好,我想问一下转换器实例化有什么意义吗,为什么一定要进行一次转换器实例化之后才能对数据进行处理呢

建议记为一种规范用法。
我的粗浅解释是:实例化相当于创建一个专用转化器,处理数据时的数据被记录在该实例化对象中,此后可基于原数据产生的模型对新数据进行处理,如样例所示(尽管对于归一化而言这样处理是有问题的,但对于不少处理这种处理方式的继承是有意义的)。

> 老师好,我想问一下转换器实例化有什么意义吗,为什么一定要进行一次转换器实例化之后才能对数据进行处理呢 建议记为一种规范用法。 我的粗浅解释是:实例化相当于创建一个专用转化器,处理数据时的数据被记录在该实例化对象中,此后可基于原数据产生的模型对新数据进行处理,如样例所示(尽管对于归一化而言这样处理是有问题的,但对于不少处理这种处理方式的继承是有意义的)。

请问第一题生成随机矩阵,应该用哪一个函数呢?random.randint还是random.uniform?
random和randint的区别不就是生成整数值还是浮点值嘛?如果没有特别说明的话应该都是可以的吧
谢谢babe 那我就随便用了
应该是uniform吧。没说只要整数,感觉用randint不合适。

> > > 请问第一题生成随机矩阵,应该用哪一个函数呢?random.randint还是random.uniform? > > random和randint的区别不就是生成整数值还是浮点值嘛?如果没有特别说明的话应该都是可以的吧 > 谢谢babe 那我就随便用了 应该是uniform吧。没说只要整数,感觉用randint不合适。

请问第一题生成随机矩阵,应该用哪一个函数呢?random.randint还是random.uniform?
random和randint的区别不就是生成整数值还是浮点值嘛?如果没有特别说明的话应该都是可以的吧
谢谢babe 那我就随便用了
应该是uniform吧。没说只要整数,感觉用randint不合适。
我是觉得说的是1~50,不是1.0~50.0,所以还是用的整数欸

> > > > 请问第一题生成随机矩阵,应该用哪一个函数呢?random.randint还是random.uniform? > > > random和randint的区别不就是生成整数值还是浮点值嘛?如果没有特别说明的话应该都是可以的吧 > > 谢谢babe 那我就随便用了 > 应该是uniform吧。没说只要整数,感觉用randint不合适。 > 我是觉得说的是1~50,不是1.0~50.0,所以还是用的整数欸
鲁迪 коментира преди 2 години

请问第一题是在归一化的基础上正则化还是分别归一化正则化呢?

请问第一题是在归一化的基础上正则化还是分别归一化正则化呢?
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