PyTorch搭建图卷积神经网络（GCN）完成对论文分类及预测实战（附源码和数据集）
需要数据集和源码请点赞关注收藏后评论区留言~~~一、数据集简介我们将使用Cora数据集。该数据集共2708个样本点，每个样本点都是一篇科学论文，所有样本点被分为7个类别，类别分别是1）基于案例；2）遗传算法；3）神经网络；4）概率方法；5）强化学习；6）规则学习；7）理论每篇论文都由一个1433维的词向量表示，所以，每个样本点具有1433个特征。词向量的每个元素都对应一个词，且该元素只有0或1两....
PyTorch实现Logistic回归对多元高斯分布进行分类实战（附源码）
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言~~~Logistic常用于解决二分类问题，为了便于描述，我们分别从两个多元高斯分布中生成数据X1，X2.这两个多元高斯分布分别表示两个类别，分别设置其标签为y1，y2.注意 后面要打乱样本和标签的顺序，将数据重新随机排列是十分重要的步骤，否则算法的每次迭代只会学习到同一个类别的信息，容易造成模型过拟合优化算法Logistic回归通常采用梯度下降法优化目标函数，....
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