Datawhale开源学习第15页

西瓜书，南瓜书第六章：支持向量机

之前跟着统计学习方法对支持向量机进行了推导和学习，这次跟着datawhale和西瓜书又对支持向量机进行了深入复习，发现很多没有注意到的点，更为理解一些操作。

何草不玄丶·2023-01-26 12:13

图解最常用的10个机器学习算法！

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货 & 每月组队学习，不错过 Datawhale干货作者：james_aka_yale，来源：AI有道在机器学习领域，有种说法叫做“世上没有免费的午餐”，简而言之

Datawhale·2023-01-26 10:52

Datawhale组队学习之NLP组第二天 Glove

Datawhale组队学习之NLP组第二天GloveSkip-grams与CBOWCBOW：Skip-gramGlove参考文献与说明：今天是Datawhale组队学习的第二天，本博客主要介绍三个方面的内容

我爱py数据分析·2023-01-26 08:31

Pytorch图像分类实战笔记|Datawhale组队学习

学习计划Task01:构建自己的图像分类数据集第一节配套的代码：（按照顺序学习）1.1配置环境tqdm库官方说明：https://github.com/tqdm/tqdm#documentation简而言之，tqdm是Python进度条库，可以在Python长循环中添加一个进度提示信息。代码例子：fromtqdmimporttqdmfromtimeimportsleepforcharintqdm(

郑粗心·2023-01-26 08:30

【深度推荐算法】DataWhale组队学习Task01: DeepCrossing

DeepCrossing动机将深度学习架构应用于推荐系统中的模型2016年由微软提出，完整的解决了特征工程、稀疏向量稠密化，多层神经网络进行优化目标拟合等一系列深度学习再推荐系统的应用问题。应用场景微软搜索引擎Bing中的搜索广告推荐（用户输入搜索查询进店之后，搜索引擎返回相关结果还返回与搜索词相关的广告）优化目标预测某一广告，用户是否会点击，依旧是点击率预测的问题。点击率预测，即CTR预估。CT

点点菇凉·2023-01-26 08:00

三、利用迁移学习进行模型微调（Datawhale组队学习）

文章目录安装配置环境准备图像分类数据集迁移学习微调训练图像分类模型导入环境图像预处理载入图像分类数据集建立类别和索引号之间映射关系定义数据加载器查看一个batch的图像和标注可视化一个batch的图像和标注模型的构建与测试可视化常见的迁移学习训练方式训练配置模型训练与评估函数：在训练集上训练函数：在整个测试集上评估创建wandb可视化项目模型训练模型测试可视化训练日志训练集损失函数可视化训练集准确

卡拉比丘流形·2023-01-26 08:28

李宏毅机器学习—机器学习介绍

李宏毅机器学习笔记github链接：https://github.com/datawhalechina/leeml-notes李宏毅机器学习笔记在线阅读链接：https://datawhalechina.github.io

修_远·2023-01-26 08:28

Datawhale组队学习-机器学习Task1

目录Datawhale组队学习-机器学习Task11.机器学习介绍：（1）人工智能与机器学习的关系（2）人类是如何实现智能的？（3）社会上常见的“伪人工智能”2.机器学习大概做些什么？

SIGH233·2023-01-26 08:53

Datawhale第23期组队学习—深度学习推荐系统—task3 DeepFM

DeepFM1.引言1.1学习总结1.2研究背景1.3已有模型的介绍2.DeepFM模型结构与原理2.1FM2.2Deep2.3DeepFM3.代码实现本文主要参考来源-Datawhale：https:

蜗牛海胆·2023-01-26 08:53

工业图像异常检测最新研究总结（2019-2020）

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：小小理工男，编辑：极市平台来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/264887767

Datawhale·2023-01-26 08:23

四、新图片、新视频预测（Datawhale组队学习）

文章目录配置环境预测新图像载入图像并进行预处理导入训练好的模型前向预测将分类结果写入原图中预测新视频导入训练好的模型视频预测单帧图像分类预测可视化方案一：原始图像+预测结果文字可视化方案二：原始图像+预测结果文字+各类别置信度柱状图预测摄像头实时画面导入训练好的模型对一帧画面进行预测获取摄像头的一帧画面对画面进行预测实时画面预测处理单帧画面的函数调用摄像头获取每帧总结【教程地址】同济子豪兄教学视频

卡拉比丘流形·2023-01-26 08:21

Datawhale 实践项目天池赛中零基础入门推荐系统 Task03：多路召回笔记[让我看看]

文章目录1前言2.导包3.读取数据4.工具函数4.1获取用户-文章-时间函数4.2获取文章-用户-时间函数4.3获取历史和最后一次点击4.4获取文章属性特征4.5获取用户历史点击的文章信息4.6获取点击次数最多的topk个文章4.7定义多路召回字典4.8召回效果评估函数5.计算相似性矩阵5.1itemcfi2i_sim5.2usercfu2u_sim5.3itemembeddingsim6召回6.

数据闲逛人·2023-01-25 15:38

Hands-on data analysis 动手学数据分析Task5：数据建模及模型评估

这里有两份资料需要大家准备：z图书《PythonforDataAnalysis》第六章和baidu.com&google.com（善用搜索引擎）本次学习由开源学习组织Data

miskirito·2023-01-25 12:04

datawhale数据分析5——数据可视化数据建模及模型评估

Task05：数据建模及模型评估声明：本文主要参考DataWhale开源学习——动手学数据分析，GitHub地址：https://github.com/datawhalechina/hands-on-data-analysis

情定诺坎普1·2023-01-25 12:34

动手学数据分析 | Datawhale-8月 | Task05：数据建模及模型评估

文章目录Task05：数据建模及模型评估一、数据预处理1.导包2.缺失值填充和one-hot编码二、模型搭建1.选择模型2.切割训练集和测试集3.模型创建4.优化总结Task05：数据建模及模型评估我们根据任务需求不同，要考虑建立什么模型，我们使用流行的sklearn库，建立模型。对于一个模型的好坏，我们是需要评估的，之后我们会评估我们的模型，对模型做优化。一、数据预处理我们拥有的泰坦尼克号的数据

百无一用是书生g·2023-01-25 12:33

动手学数据分析-Task05：数据建模及模型评估

本学习笔记为Datewhale-7月组队学习-动手学数据分析的学习内容，学习链接为：https://github.com/datawhalechina/hands-on-data-analysis数据建模及模型评估前言一

weison（cv）·2023-01-25 12:02

五月份组队学习【吃瓜教程】Task02打卡笔记

本次吃瓜教程是Datawhale组织的组队学习。学习资料由开源学习组织Datawhale提供。

miskirito·2023-01-25 11:52

Datawhale吃瓜教程Task4

参考资料：【吃瓜教程】《机器学习公式详解》（南瓜书）与西瓜书公式推导直播合集_哔哩哔哩_bilibili

丝竹青云·2023-01-25 11:28

Datawhale--组队学习第12期--python爬虫基础学习---task0/task1环境配置和网页请求基础

先修知识：task0(基本类库安装，git，anaconda，文本处理)Task0(前置)：需要自己安装有关环境，学习git(b站)，下载有关driverChromedriver作用驱动浏览器（一个驱动程序，配合浏览器一起使用），满足一些爬虫的需要，需花一定精力参考配置教程再使用，后面说跟自动化测试有关...后续补上介绍Task01：html等有关知识，api使用，request-get使用拔高部

A half moon·2023-01-24 15:11

task1 中文预训练模型泛化能力天池赛

目录1目的2背景2.1个人配置2.2赛题要求2.3本机跑通Baselinepytorch配置3准备环节4模型训练过程5Docker提交5.1Docker安装5.2本机Docker推送1目的根据Datawhale

Element简·2023-01-24 11:42

【Datawhale深入浅出Pytorch】Task01 Pytorch安装和基础

今天正式开始期待已久的组队学习《深入浅出PyTorch》航海之旅咯～【课程链接】https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/index.html【

听小瑜·2023-01-24 11:05

抢人饭碗了！推荐一款全自动的机器学习建模神器PyCaret

Datawhale干货编译：张峰，Datawhale成员寄语：PyCaret，是一款Python中的开源低代码（low-code）机器学习库，支持在「低代码」环境中训练和部署有监督以及无监督的机器学习模型

风度78·2023-01-24 11:33

机器学习建模神器PyCaret已开源！提升效率，几行代码轻松搞定模型

Datawhale干货编译：张峰，Datawhale成员寄语：PyCaret，是一款Python中的开源低代码（low-code）机器学习库，支持在「低代码」环境中训练和部署有监督以及无监督的机器学习模型

文文学霸·2023-01-24 11:31

Task15：集成学习案例二（蒸汽量预测）

1.2数据集1.3评价指标：2.数据预处理2.1导入依赖包2.2读取数据2.3数据探索性分析3.特征工程4.模型构建以及集成学习构建训练集和测试集模型训练参考来源：https://github.com/datawhalechina

蜗牛海胆·2023-01-24 08:45

天池工业蒸汽量预测-模型调参

新增了Datawhale8月集成学习中的网格搜索、随机搜索的内容上一篇工业蒸汽量预测-模型验证5.2模型调参5.2.1调参1.调参的目标调参就是对模型的参数进行调整，以找到使模型性能最优的参数。

时空摆渡者·2023-01-24 08:15

Datawhale 2021.7集成学习笔记

Dtawhale集成学习Github开源地址CH1-机器学习数学基础python笔记（基于讲义和自己的笔记）机器学习数学基础基于python-B站视频高等数学和线性代数概率论和随机过程初步数理统计（极大似然估计）极大似然估计与贝叶斯估计随机过程基础与泊松分布马尔可夫过程、鞅过程与高斯过程拒绝采样和MCMC采样CH2-机器学习基础模型回顾机器学习基础模型回顾-B站视频有监督学习和无监督学习回归问题的

今夜我说·2023-01-23 10:24

2021-07-14

datawhale集成学习day1不会真的不会。

今夜我说·2023-01-23 10:54

Datawhale- DS- Jun - 第一章：第一节数据载入及初步观察-课程

**复习：**这门课程得主要目的是通过真实的数据，以实战的方式了解数据分析的流程和熟悉数据分析python的基本操作。知道了课程的目的之后，我们接下来我们要正式的开始数据分析的实战教学，完成kaggle上泰坦尼克的任务，实战数据分析全流程。这里有两份资料：教材《PythonforDataAnalysis》和baidu.com&google.com（善用搜索引擎）1第一章：数据载入及初步观察1.1载

今夜我说·2023-01-23 10:53

作者解读ICML接收论文：如何使用不止一个数据集训练神经网络模型？

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：欧明锋，浙江大学导读：在实际的深度学习项目中，难免遇到多个相似数据集，这时一次仅用单个数据集训练模型，难免造成局限

Datawhale·2023-01-22 12:26

DataWhale 2023

1.linux安装python2.linux安装git3.linux下克隆项目源码4.linux运行程序（源码）5.对于不满足的要求单独配置6.对于报错debug

starsky_walker·2023-01-22 09:54

Datawhale 吃瓜教程组队学习 task01

Datawhale吃瓜教程组队学习task01还没写完，会持续更新~~上个月看了周志华老师的机器学习视频课的前三章，但是后面中断了没看…(主要是懒)于是打算这个月继续来学习西瓜书和南瓜书Task01：概览西瓜书

临风而眠·2023-01-22 07:59

Datawhale开源学习202301 Pytorch图像分类全流程实战Task1：构建自己的图像分类数据集

任务一要求：构建自己的图像分类数据集对于datawhale的开源学习计划，我眼馋很久了，只是之前在学校，不敢轻易尝试。此次寒假终于能够克服畏难情绪进行尝试，终归是有所进步的。

早上真好·2023-01-21 21:58

DataWhale——《深入浅出Pytorch》1

DataWhale——《深入浅出Pytorch》1一、Pytorch的introduction二、Pytorch与Tensorflow的对比三、Pytorch安装教程四、Pytorch基础知识五、PyTorch

Kevin_0629·2023-01-21 14:31

零基础入门推荐系统 - 新闻推荐（1）

Linda学数据·2023-01-20 17:01

【Datawhale组队学习】零基础入门推荐系统 - 新闻推荐【Task 01】

【Datawhale组队学习】零基础入门推荐系统-新闻推荐【Datawhale组队学习】零基础入门推荐系统-新闻推荐Task01:赛题理解+Baseline【Datawhale组队学习】零基础入门推荐系统

dqzxy2020·2023-01-20 17:29

AI比赛-语音识别（一）：食物声音识别【天池】

赛题简介本次新人赛是Datawhale与天池联合发起的零基础入门系列赛事第八场——零零基础入门语音识别-食物声音识别挑战赛。

u013250861·2023-01-20 17:58

《Datawhale推荐系统教程》来了！

Datawhale开源贡献者：Datawhale推荐系统团队开源初衷FunRec开源项目从第一次提交到现在已经快两年了，为了让帮助更多同学入门推荐算法，我们开源了《FunRec-推荐系统》教程，并在组队学习中

Datawhale·2023-01-20 17:19

AI比赛-推荐系统（一）：新闻推荐【天池】

赛题简介本次新人赛是Datawhale与天池联合发起的0基础入门系列赛事第五场——零基础入门推荐系统之新闻推荐场景下的用户行为预测挑战赛。

u013250861·2023-01-20 17:48

强化学习-第二章-马尔可夫决策过程

蘑菇书：https://linklearner.com/datawhale-homepage/#/learn/detail/91马尔克夫性质所有马尔可夫过程都满足：状态转移：一个状态的下一个状态只取决于它当前状态

下一个拐角%·2023-01-20 15:32

AI大神LeCun深度学习公开课来啦！4万字干货笔记

Datawhale干货主讲：YannLeCun，整理：新智元【新智元导读】YannLeCun大师课程，搭配120页笔记食用效果更佳。喜欢深度学习？最好的方法就是在线课程。

Datawhale·2023-01-20 13:34

自动驾驶各学习资料收集

一、自动驾驶开源学习平台1.供自动驾驶汽车工程师使用的开源学习平台Apollo自动驾驶仿真平台：LGSVL、CARLA、百度二、自动驾驶横向控制走进自动驾驶横向控制，你需要这篇超长综述该文总结了不同横向控制方法的优缺点

ck_Leo_Libra·2023-01-20 08:12

【人工智能工业项目】收藏丨2. 比赛/竞赛实践丨

全球人工智能技术创新大赛（2023GAIIC）-算法挑战赛2023赛事规划报名&组队：2-3月初赛：3-4月复赛：4-5月决赛：6月*决赛将于线下举办，举办地点：杭州市未来科技城发布/提供人工智能比赛的平台平台描述推荐程度Datawhale

小小的行者·2023-01-20 01:29

我用Python合成大西瓜！

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：小雨姑娘，康涅狄格大学，Datawhale成员这周五没漂亮妹妹带我出去玩了呜呜，无聊在家扣手机，发现大家都在合成大西瓜

Datawhale·2023-01-20 01:57

Task 2 基于医疗知识图谱的问答系统操作介绍

Datawhale知识图谱组队学习之Task2基于医疗知识图谱的问答系统操作介绍一、引言二、运行环境三、搭建知识图谱四、启动问答测试五、代码目录介绍六、医疗知识图谱实体信息七、问题意图识别参考资料一、引言该项目主要分为两部分

Rock_y·2023-01-19 20:55

DataWhale组队打卡学习营task04-2 注意力机制和Seq2seq模型

注意力机制在“编码器—解码器（seq2seq）”⼀节⾥，解码器在各个时间步依赖相同的背景变量（contextvector）来获取输⼊序列信息。当编码器为循环神经⽹络时，背景变量来⾃它最终时间步的隐藏状态。将源序列输入信息以循环单位状态编码，然后将其传递给解码器以生成目标序列。然而这种结构存在着问题，尤其是RNN机制实际中存在长程梯度消失的问题，对于较长的句子，我们很难寄希望于将输入的序列转化为定长

牧阳MuYoung·2023-01-19 20:18

【Datawhale】【机器学习】糖尿病遗传风险检测挑战赛

糖尿病遗传风险检测挑战赛赛题介绍截至2022年，中国糖尿病患者近1.3亿。中国糖尿病患病原因受生活方式、老龄化、城市化、家族遗传等多种因素影响。同时，糖尿病患者趋向年轻化。糖尿病可导致心血管、肾脏、脑血管并发症的发生。因此，准确诊断出患有糖尿病个体具有非常重要的临床意义。糖尿病早期遗传风险预测将有助于预防糖尿病的发生。赛事地址：https://challenge.xfyun.cn/topic/in

myaijarvis·2023-01-19 17:53

通俗讲解深度学习和神经网络

双木的木·2023-01-19 15:10

零基础入门NLP - 天池新闻文本分类Task6笔记

零基础入门NLP-天池新闻文本分类以下以Datawhale与天池举办的新闻文本分类这个NLP赛题做的NLP入门Task2笔记赛题链接：https://tianchi.aliyun.com/competition

啊花什么花·2023-01-19 09:12

Datawhale零基础入门NLP赛事 - Task6 基于深度学习的文本分类3

基于深度学习的文本分类学习目标了解Transformer的原理和基于预训练语言模型（Bert）的词表示学会Bert的使用，具体包括pretrain和finetune文本表示方法Part4Transformer原理Transformer是在"AttentionisAllYouNeed"中提出的，模型的编码部分是一组编码器的堆叠（论文中依次堆叠六个编码器），模型的解码部分是由相同数量的解码器的堆叠。我

夜灬凄美·2023-01-19 09:39

Datawhale 组队学习打卡营任务22：图像分类案例2

Kaggle上的狗品种识别（ImageNetDogs）在本节中，将解决Kaggle竞赛中的犬种识别挑战，比赛的网址是https://www.kaggle.com/c/dog-breed-identification在这项比赛中，尝试确定120种不同的狗。该比赛中使用的数据集实际上是著名的ImageNet数据集的子集。#在本节notebook中，使用后续设置的参数在完整训练集上训练模型，大致需要40

外星球的地球人是外星人吗？·2023-01-19 08:31

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