JCL中SORT的应⽤JCL code功能性食品论文  ***************************** Top of Data ******************************  //SORTTEST JOB 'DDS1602',MSGCLASS=S,TIME=1440,NOTIFY=&SYSUID  //STEP01 EXEC PGM

《机器学习》西⽠书课后习题3.4——python解交叉验证和留⼀法的对率回归错误率贝雷梁《机器学习》西⽠书课后习题3.4——python解交叉验证和留⼀法的对率回归错误率《机器学习》西⽠书P693.3 选择两个UCI数据集，⽐较10折交叉验证法和留⼀法所估计出的对率回归的错误率数据集：数据集属性信息：1.萼⽚长度（以厘⽶计）2.萼⽚宽度（以厘⽶计）3.花瓣长度（以厘⽶计）4.花瓣宽度（以厘⽶计）5

利⽤PyTorch⾃定义数据集实现猫狗分类看了许多关于PyTorch的⼊门⽂章，⼤抵是从torchvision.datasets中⾃带的数据集进⾏训练，导致很难把PyTorch运⽤于⾃⼰的数据集上，真正地灵活运⽤PyTorch。这⾥我采⽤从Kaggle上下载的猫狗数据集，利⽤⾃定义数据集训练⾃⼰的⼆分类神经⽹络。解压后，⼀个⽂件⾥⾯有12500张图，猫狗各⼀半，⽂件名类似于这样：cat.0.jpg

fer2013数据集_Tensorflow2.0CNN实战（4）-Fer2013数据集上篇讲到了，如何在kaggle上进⾏GPU加速，这边就使⽤免费的GPU，尝试⼀波。所⽤数据集是fer2013，本篇作为⼀个引⼦来讲，下⼀篇会对FER2013 PLUS数据集进⾏训练，准确度⽐fer2013增加了很多。1、数据集介绍fer2013数据集由35886张⼈脸不同表情图⽚组成，其中训练集28708张，验证