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task9
导论 在前面的学习中，我们探讨了一系列简单而实用的回归和分类模型，同时也探讨了如何使用集成学习家族中的Bagging思想去优化最终的模型。Bagging思想的实质是：通过Bootstrap 的方式对全样本数据集进行抽样得到抽样子集，对不同的子集使用同一种基本模型进行拟合，然后投票得出最终Python：Task9： 文件与文件系统
Task9： 文件与文件系统 练习题： 1、打开中文字符的文档时，会出现乱码，Python自带的打开文件是否可以指定文字编码？还是只能用相关函数？ 使用open(path, 'r', encoding = 'utf-8')语句来打开中文字符文档 2、编写程序查找最长的单词 输入文档: res/test.txt 题目说明: """ Input动手学深度学习PyTorch之Task6、Task8、Task9、Task10笔记
关于保存和加载模型，有三个核心功能需要熟悉： torch.save：将序列化的对象保存到磁盘。此函数使用Python的 pickle实用程序进行序列化。使用此功能可以保存各种对象的模型，张量和字典。 torch.load：使用pickle的解腌功能将腌制的目标文件反序列化到内存中。此功能还有助于设备将三节课MINI计划第三周
第一部分 微信读书的产品分析 一、任务背景 二、做什么 三、TASK8 业务流程图 四、TASK9 五、周会