这一篇我们会讲一下使用GAN来生成手写数字,也是一个简单的实验,实验Pytorch来进行完成。
简单GAN的实验–生成高斯分布数据(Pytorch)
这一篇文章主要介绍关于GAN的实验, 使用GAN来生成服从高斯分布的数据, 给出简单的步骤和最终的结果分析.
Generative Adversarial Network简单介绍(GAN)–01
这一篇会介绍一下最简单的GAN的思想, 主要讲一下基础的GAN的详细的算法步骤, 后面的代码书写在训练的时候就是根据这个步骤来进行计算的.
ROC曲线的绘制与AUC的计算
这一篇文章主要介绍一下ROC曲线和AUC值, 两者是什么, 是如何进行计算的, 以及在实际使用的过程中我们应该如何写代码来得到想要的图像和计算出想要的指标.
模型评价指标说明与实践–混淆矩阵的说明
这一篇会介绍关于模型的评价指标,介绍每个指标的含义以及如何进行计算和如何代码实现。
数据样本不平衡时处理方法(Resampling strategies for imbalanced datasets)
这一篇介绍一下关于样本不平衡的处理的方式,主要介绍两种采样方式,分别是上采样和下采样。这里主要介绍最简单的上采样和下采样,更多的内容见文章中的链接。
Saliency Maps的原理与简单实现(使用Pytorch实现)
这一篇主要介绍一种模型解释的方式,Saliency Maps来进行对模型的解释。我们会结合论文说明Saliency Maps的基本原理和实验Pytorch来完成Saliency M...
混淆矩阵的绘制(Plot a confusion matrix)
这一篇简单介绍一下混淆矩阵的计算和绘制,混淆矩阵可以用来判断模型预测的结果。
TF-IDF简单介绍
这一篇简单介绍一下TF-IDF的相关内容,包括如何进行计算和如何使用sklearn和pandas进行结合的时候, 进行计算。
LightGBM使用简单介绍
这一篇介绍一下关于LightGBM的简单使用方式。主要介绍一下各个参数的含义和一些简单的例子,简单的功能。
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