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使用pytorch编写机器学习代码——torch中一些常用函数解析
torch.log（） 和 torch.sin（） / torch.cos（）：分别计算对数和三角函数，输入通常为弧度值。 torch.uniform_（） 和 torch.randn_like（）：前者用于在给定范围内生成均匀分布的随机数，后者生成正态分布的随机数。 torch.sqrt（） 和 torch.linspace（）：分别计算平方根和等距线性空间中的值。
PyTorch函数torch.uniform_（）用于生成指定范围内的随机数。函数torch.randn_like（）用于创建与给定张量具有相同尺寸和数据类型的张量，填充随机数。平方根函数sqrt（）计算给定数字的平方根。Python中的reduce（）函数用于对可迭代对象应用累积操作。
在Pytorch操作中，理解和区分reshape、view、transpose、permute和rearrange等函数对于数据的管理和操作至关重要。这些函数虽然都涉及到对张量（Tensor）形状的修改，但它们的使用场景和行为各有特点。首先，让我们聚焦于reshape和view。这两个函数都是用于改变张量的形状，而不改变其数据内容。
如果obj 是一个 pytorch 张量，则返回 True 如果obj 是一个 pytorch storage 对象，则返回 True 返回input 张量中的元素个数。
在PyTorch中，常见拼接函数主要分为两个：`torch.cat（）`与`torch.stack（）`。本文将主要介绍`torch.stack（）`的使用。`torch.stack（）`这一函数旨在保留两个关键信息：序列与张量矩阵，属于“扩张再拼接”的操作，主要用于将一个个矩阵按时间序列压缩成一个矩阵。
在深度学习训练中，我们通过优化器（optimizer）更新权重（weights）以最小化损失函数（loss）。optimizer.zero_grad（）的作用是将梯度置零，即初始化为零。由于在PyTorch中，backward（）函数在计算梯度时，梯度会被累加而不是替换。
Python进阶(二十一)机器学习之兵王问题
1、兵王问题通过支持向量机（SVM）解决，使用NumPy和libsvm库。NumPy库在先前已介绍过，libsvm是支持向量机的库，可通过搜索获取并安装。兵王问题的数据集来自美国加利福尼亚大学尔湾分校的网站，确保下载King-Rook vs. King的数据。
2、数据下载后，解压至项目目录下，新建Python项目krkprj（或选择其他名称），将数据文件krkopt.data放置于项目目录中。接下来，打开PyCharm，新建main.py文件，粘贴以下代码以实现兵王问题的解决。代码中包含详细注释，清晰展示了数据读取、模型训练和预测过程。
python实现机器学习ID3算法(UCI的DNA数据集)
以是否适合打高尔夫球问题为例，首先计算数据集熵，然后计算每个属性的信息增益，选择具有最高信息增益的属性作为根节点。递归构建决策树，直至所有实例分类准确。
在进行Python编程时，若需要调用并使用来自UCI机器学习仓库的特定数据集，如葡萄酒数据集，可以按照以下[_a***_]操作。首先，访问UCI数据集的官方网站以获取所需数据集。例如，当你查找葡萄酒数据集时，输入关键词“wine”搜索，会找到该数据集的详情页。
主要步骤如下： 导入必要的包：`from UCI_ML_Functions import * import pandas as pd` 使用 `read_dataset_table（）` 从 URL 读取数据集并进一步处理。 使用 `clean_dataset_table（）` 清洗原始数据集，删除包含空缺值的观测和“默认任务”列。
整理数据集的MATLAB代码示例包括读取数据、标记转换和保存操作。这些代码可以根据实际需要进行调整，以适应不同的数据集。整理数据集后，可以将其用于机器学习算法的开发和测试。例如，K-means聚类算法的实现可以作为一个示例，展示如何使用整理后的数据集。
为了深入理解Python机器学习中的随机森林，我们将使用UCI Heart Disease数据集作为入门案例。数据集包含1000行14列，前13列是特征，最后一列是目标变量，表示是否患有心脏病。首先，确保数据集已从Heart Disease UCI下载，并为CSV格式。我们使用Google Sheets预览数据内容。
UCI数据集***介绍：UCI数据集是美国加州大学欧文分校提出的一种适合模式识别和机器学习方向的开源数据集。数据集包含二值分类问题、多分类问题以及回归拟合问题，主要用于验证机器学习算法的性能。
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