很不错的例子，肺癌

Step 2：预处理

Step 1：创建自定义数据集

w = torch.rand(16, 3, 5, 5)

= (ker_num, input_channel, ker_size, ker_size)

Input_channels:

• 黑白：1
• 彩色：3

Stocastic: 随即筛选样本

val_set: for detecting overfitting

torch.nn.function

.matmul() 取后两维相乘

unsqueeze:

正：在之前插入

负：在之后插入

.index_select(0, [0, 2])

torch.tensor([2., 3.2])

torch.FloatTensor(2, 3)

Unintialized: 未初始化的tensor

增强学习一般用 DoubleTensor

t = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3, 4), index=list("abc"), columns=list("WXYZ"))

计算机理解图像的信息。模拟人类视觉的优越能力。

类内物体的外观差异。

图表示计算任务，tensor表示张量。

load_boston 在 1.0 中已弃用，并在 1.2 中删除

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.datasets.load_boston.html

scikit-learn 维护者强烈反对使用这个数据集，其中代码的目的是研究和教育数据科学和机器学习中的伦理问题替代方法。
 

Imputer, 已更新很久了

课程是旧版本, 我为新版本稍作说明

as a reminder for classmates, currently we use 'sklearn' rather than 'scikit-learn' in coding ;)

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如何修改

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机器学习、深度学习可以做什么？

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课程定位：

以算法、案例为驱动的学习，浅显易懂的数学知识

注意：参考书比较晦涩难懂，不建议直接读

课程目标：
熟悉机器学习各类算法的原理

掌握算法的使用，能够结合场景解决实际问题

掌握使用机器学习算法库和框架

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