模型训练

借助 JAX 示例代码，使用 Grok-1 开放权重模型。

在python环境中，pyspark是处理大数据和进行分布式计算的重要工具。通过pyspark，可以利用Spark的强大功能进行机器学习模型的训练。使用Pipline，可以将数据处理和模型训练步骤串联起来，实现流程的自动化和简化。通过调整Pipline中的参数，可以优化模型的性能，从而提高预测的准确性。

matlab开发-物理模型学习动力训练教学。方程式学生团队物理建模在线培训的动力系统建模（第4章）。

本实验报告涵盖五个深度学习实验，探索深度学习环境搭建、数据处理、模型构建与评估等关键环节。 实验一：深度学习环境配置 搭建深度学习实验环境，安装必要软件和库（如Python、TensorFlow、PyTorch等）。 测试环境配置，确保软硬件协同工作。 实验二：特征数据集制作和PR曲线 利用公开数据集或自行收集数据，进行数据清洗、特征提取和标注等预处理操作。 划分训练集、验证集和测试集，并生成PR曲线评估模型性能。 实验三：线性回归及拟合 构建线性回归模型，学习输入特征与目标变量之间的线性关系。 使用梯度下降等优化算法训练模型，并分析模型的拟合效果。 实验四：卷积神经网络应用 构建卷积神经网络（CNN）模型，应用于图像分类、目标检测等计算机视觉任务。 探讨不同网络结构、参数设置对模型性能的影响。 实验五：生成对抗式网络应用 构建生成对抗式网络（GAN）模型，学习数据分布并生成逼真的样本。 探索GAN在图像生成、风格迁移等领域的应用。 每个实验均包含详细的代码实现和结果分析，展示了深度学习技术在不同场景下的应用。

随着技术进步，我们利用数据挖掘算法基于以上训练集开发了详尽的模型。

训练包，包含有用的训练资料。

利用卡方检验，再次筛选特征词，降低维度至 1000 维。 采用 K 折交叉验证评估分类器性能。StratifiedKFold 用于将数据集分成 n_folds 份，分别进行验证和训练，并计算平均分类准确率作为性能指标。

本代码利用已训练的BP神经网络模型文件 (ANN.mat) 对新的数据集进行预测，计算预测值与真实值的均方误差，并绘制两者对比图以可视化预测结果。

本算法通过训练数据集，学习特征约简技术，以优化数据表示。之后，使用优化后的数据构建分类器模型，并将其应用于测试数据集进行分类。该方法提高分类器的准确性和效率，适用于具有高维特征和复杂数据分布的分类任务。

PyTorch 平台上的深度学习模型，用于图像超分辨率：FSRCNN 包含网络模型、训练代码、测试代码、评估代码和预训练权重 评估代码可计算 RGB 和 YCrCb 空间下的 PSNR 和 SSIM