competition_economySafty.ipynb

此代码供初学者学习pytorch使用,包括数据集的建立,模型的生成及训练和测试,希望大家多多下载,又不懂的地方可以一起学习

这个Jupyter notebook文件包含完整的基于tensorflow进行线性回归的示范, 每个操作都有具体的注释说明,跟B站的视频资源对应。

关于ddpg的例子，适合初学者对深度强化学习ddpg的认识和了解

官方示例CPU版，显卡不行的可以参考参考，修改自己的训练图像位置和图片分辨率、识别种类就可开始训练

ipynb文件帮助学习numpy的性质用jupyter导入即可！是机器学习的基础，希望能够帮助到大家。

聚宽提供的单因子分析代码样例，本文以此作为讲解的案例，文中用到的所有数据和图片均出自此代码输出。但此代码需要在聚宽的研究环境中运行，不支持本地运行

PyTorch自然语言处理部分教程翻译的ipynb：基于nn.Transformer和TorchText构建序列到序列模型。transformer_tutorial-CN.ipynb，原文是：SEQU

1.数据集：四个特征一个输出。2.工具包：sklearn,pandas。3.思路：将每个特征的幂次方转换为一个新特征后，可以在这个拓展的数据集上训练线性模型。3.准确率：0.99。4.

个人整理的pandas10分钟入门讲解，加了一些个人的看法。ipynb用jupyter-notebook打开。

pytorch教程，jupyternotebook打开就好，本人使用的，希望可以帮助到大家