Datawhale开源学习第21页

DataWhale NLP 打卡（七）LDA主题模型

本篇为转载原作者：我想听相声原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42483560/article/details/89401423理解LDA，可以分为下述5个步骤：1）一个函数：gamma函数2）四个分布：二项分布、多项分布、beta分布、Dirichlet分布3）一个概念和一个理念：共轭先验和贝叶斯框架4）两个模型：pLSA、LDA5）一个采样：Gibbs采样共轭

AngelaOrange·2022-12-12 21:10

shiwy·2022-12-12 21:10

[Task01] 零基础入门推荐系统 - 新闻推荐

Pysamlam·2022-12-12 21:08

机器学习15种常用数学符号！

↑↑↑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成员这三天复现一个论文实验结果不正确，一直找不到原因，后来发现是自己把当成了如果你到现在搞不懂这两个符号的区别

Datawhale·2022-12-12 14:07

Alibaba 官方微服务扛把子「SpringCloudAlibaba 全彩学习手册.PDF」,开源学习ing,

Java程序V·2022-12-12 11:06

数据分析师在岗3年小结！

Datawhale干货作者：小尧，数据分析师，Datawhale成员小尧：本科财务类专业毕业后就进入职场打拼，在京东完成了从财务到数据分析的惊险一跃，目前是一家外企的数据分析师。数据分析师工作的日常？

Datawhale·2022-12-12 03:52

Pytorch 入门 ----学习笔记

本文是在参加DataWhale开源组队学习《深入浅出Pytorch》过程中，整理的学习笔记。Pytorch基础知识张量张量的创建张量，也叫做多维数组，常常我们对于一维张量也叫做标量，二位张量叫做矩阵。

tiantizzz·2022-12-11 18:16

Datawhale知识图谱 Task05 Neo4j 图数据库查询

一、Neo4介绍1.1Neo4介绍Neo4j是一个世界领先的开源图形数据库，由Java编写。图形数据库也就意味着它的数据并非保存在表或集合中，而是保存为节点以及节点之间的关系；Neo4j的数据由下面3部分构成：节点边和属性；Neo4j除了顶点（Node）和边（Relationship），还有一种重要的部分——属性。无论是顶点还是边，都可以有任意多的属性。属性的存放类似于一个HashMap，Key为

Denis.Zzzzzzzz?·2022-12-11 14:23

知识图谱Task01(Datawhale)

知识图谱的定义学术角度：语义网络(SemanticNetwork)的知识库应用角度：多关系图(Multi-relationalGraph)----包含多种类型节点和多种类型边知识图谱中的重要概念：Schema用于限定待加入知识图谱数据的格式。DataType:限定知识图谱节点值的类型Thing:限定节点的类型及属性[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-orN

千阳zz·2022-12-11 14:22

《可解释机器学习公开课》来了！

Datawhale开源联合发布：同济子豪兄、Datawhale文章目录1.什么是机器学习的可解释性分析。2.学可解释机器学习有什么用？

Datawhale·2022-12-11 09:40

李宏毅机器学习笔记——回归

课程基于李宏毅老师《机器学习》同时感谢DatawhaleLeeML-Notes的组队学习——五月班级目录模型设计步骤1.模型假设2.模型评估3.模型优化对单个步骤进行优化总结模型设计步骤1.模型假设，主要选择模型框架

不玩游戏的小菜鸡·2022-12-11 04:51

DataWhale组队学习-PyTorch 可视化学习

可视化网络结构使用torchinfo工具包来可视化网络结构。使用print函数打印模型基础信息以ResNet18为例importtorchvision.modelsasmodelsmodel=models.resnet18()print(model)这时候得到的模型信息输出结果只能得出基础构件的信息，既不能显示出每一层的shape，也不能显示对应参数量的大小。具体结果如下：ResNet((conv

一头鱼·2022-12-10 18:32

datawhale课程《transformers入门》笔记7：Transformers解析序列标注任务

Transformers解析序列标注任务本文主要来自datawhale的transformer教程4.2和天国之影学习笔记。

神洛华·2022-12-10 04:44

【学习笔记】【datawhale】 - 贝叶斯分类器 - Bayes

贝叶斯分类器-Bayes生成模型、判别模型生成模型:在概率统计理论中,生成模型是指能够随机生成观测数据的模型，尤其是在给定某些隐含参数的条件下。它给观测值和标注数据序列指定一个联合概率分布。高斯混合模型和其他混合模型、隐马尔可夫模型、随机上下文无关文法、朴素贝叶斯分类器、AODE分类器、潜在狄利克雷分配模型、受限玻尔兹曼机。判别模型:在机器学习领域判别模型是一种对未知数据y与已知数据x之间关系进行

xiangshawn·2022-12-09 14:37

Datawhale 组队学习Task4:教你读推荐论文-MIND

论文十问Q1论文试图解决什么问题？先前的推荐系统中只把用户建模为一个嵌入表示，不能很好的反应用户的多种兴趣关系。Q2这是否是一个新的问题？是一个新的问题Q3这篇文章要验证一个什么科学假设？用户的兴趣是分散的，精细化建模每个用户的不同兴趣对推荐系统有帮助Q4有哪些相关研究？如何归类？谁是这一课题在领域内值得关注的研究员？大领域属于序列推荐，小类为多兴趣推荐，YitongPang,YimingZhan

宇宙哇·2022-12-09 12:53

python二手车价格预测_Datawhale & 天池二手车交易价格预测— Task5 模型融合

Datawhale&天池二手车交易价格预测—Task5模型融合1模型融合目标对于多种调参完成的模型进行模型融合。2内容介绍模型融合是比赛后期一个重要的环节，大体来说有如下的类型方式。

炎火鱼·2022-12-09 12:13

DATAWHALE协同过滤学习-task03矩阵分解(转)

矩阵分解1.隐语义模型与矩阵分解2.隐语义模型3.矩阵分解算法的原理4.矩阵分解算法的求解5.BasicSVD6.编程实现7.课后思考1.隐语义模型与矩阵分解协同过滤算法的特点就是完全没有利用到物品本身或者是用户自身的属性，仅仅利用了用户与物品的交互信息就可以实现推荐，是一个可解释性很强，非常直观的模型，但是也存在一些问题，第一个就是处理稀疏矩阵的能力比较弱，所以为了使得协同过滤更好处理稀疏矩阵问

xxbbin·2022-12-09 11:28

Datawhale八月组队学习--BERT代码实践知识记录--Day06-07

提示：BERT的代码实践文章目录前言一、BERTTokenization分词模型（BertTokenizer）二、BERTModel本体模型（BertModel）2.1BertModel2.2BertModel前向传播各个参数解读2.3BertEmbeddings2.4BertEncoder的一个细节总结前言更多细节请点击：原文链接代码链接：代码参考一、BERTTokenization分词模型（B

二进制研究员·2022-12-09 08:05

Tianchi发布最新AI知识树！

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货来源：Tianchi，方向：AI内容近期Tianchi开放了9大训练营、26门课程、历届大赛和7大顶会论文解读。

Datawhale·2022-12-09 08:51

普通人如何不被 OpenAI 取代？

Datawhale干货Tw93，前端工程师，Datawhale邀约作者知乎：https://www.zhihu.com/people/tw93Github：https://github.com/tw93

Datawhale·2022-12-08 13:20

PyTorch 2.0发布了！一行代码提速76%

Datawhale干货内容：PyTorch，编辑：机器之心PyTorch官方：我们这次的新特性太好用了，所以就直接叫2.0了。

Datawhale·2022-12-08 13:50

2022选择了交大，回顾这一年的成长

Datawhale干货作者：王琦，上海交通大学，Datawhale成员2022年是颇为忙碌的一年，今年我从中国科学院大学毕业、申请上了上海交通大学的博士、参与贡献了开源教程“Easy-RL”（5.6KGitHubStars

Datawhale·2022-12-08 13:19

ChatGPT有多厉害，影响到谷歌地位？

Datawhale干货技术：ChatGPT，来源：量子位AI神器ChatGPT火了。

Datawhale·2022-12-08 11:59

Datawhale西瓜书第五章神经网络

M-P神经元（模拟生物行为的数学模型）：接收n个输入（来自其他神经元），给各个输入赋予权重计算加权和自身特有的阙值θ进行比较（减法），经过激活函数（模拟抑制和激活）处理得到输出（传递给下一个神经元）单个M-P神经元：感知机（sgn作激活函数），对数几率回归（signmoid作激活函数）多个M-P神经元：神经网络每个神经元信号不一样，权重不一样f（x）就是一个激活函数完全可以抽象成一个线性模型阶跃函

akriver·2022-12-08 08:49

Datawhale集成学习笔记：XGBOOST算法

引用：DatawhaleXGBoost算法XGBoost是陈天奇等人开发的一个开源机器学习项目，高效地实现了GBDT算法并进行了算法和工程上的许多改进，被广泛应用在Kaggle竞赛及其他许多机器学习竞赛中并取得了不错的成绩

JeffDingAI·2022-12-08 06:13

世界杯“黑科技”进化史

Datawhale干货来源：MetaPost审校：黄元帅前言在近100年的历史中，科技以前所未有的速度进步，成为人类生活各领域的塑造者和背景色，世界杯当然也不例外。

Datawhale·2022-12-07 19:49

毕业论文速成指南来了！

Datawhale干货作者：汪健麟，电子科技大学；审稿：牧小熊转眼间硕士毕业半年有余，想起肝毕业论文时的通宵达旦和不知被抓掉了多少的头发，心有余悸。

Datawhale·2022-12-07 13:42

机器学习算法中分类知识总结！

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货译者：张峰，Datawhale成员本文将介绍机器学习算法中非常重要的知识—分类（classification），

Datawhale·2022-12-07 11:53

【强烈推荐】Github star 10K+，南瓜书来啦！周志华机器学习详细公式推导！

一年前，由Datawhale开源项目南瓜书发布，受到全网转发，一年后，南瓜书完整版正式撒花完结。从基础公式解析到难点探讨，无论你数学功底如何，都可以在南瓜书里找到你想要的。

机器学习与AI生成创作·2022-12-07 10:41

机器学习公式详解南瓜书 PDF 全文内容详细分享

本书（俗称“南瓜书”）是根据datawhale会员自学西瓜书时的笔记编写的，旨在分析西瓜书中的重点和难点公式，并补充一些公式的具体推导细节。本书共16章，对应《西瓜书》的章节和公式。

JYMA12358·2022-12-07 10:06

datawhale深入浅出Pytorch01——Pytorch的安装和基础知识

Task01Pytorch的安装和基础知识本文主要参考DataWhale开源学习——深入浅出Pytorch，GitHub地址：https://github.com/datawhalechina/thorough-pytorch1.1

情定诺坎普1·2022-12-06 22:38

pytorch个人学习笔记

pytorch学习笔记来自datawhale的深入浅出pytorch教程的笔记。

ersanwuqi·2022-12-06 18:28

【Pytorch学习笔记1】Pytorch的安装与基础知识

个人笔记，仅用于个人学习与总结感谢DataWhale开源组织提供的优秀的开源Pytorch学习文档：原文档链接文章目录1.Pytorch简介与安装1.1Pytorch简介1.2Pytorch、CUDA安装

獭祭·2022-12-06 18:27

重磅 | 完备的 AI 学习路线，最详细的资源整理！

【导读】本文由知名开源平台，AI技术平台以及领域专家：Datawhale，ApacheCN，AI有道和黄海广博士联合整理贡献，内容涵盖AI入门基础知识、数据分析\挖掘、机器学习、深度学习、强化学习、前沿

算法channel·2022-12-06 17:28

Datawhale水很深的机器学习笔记：CNN卷积神经网络

全连接神经网络全连接神经网络，它的权重矩阵的参数非常多，而且往往自然图像中的物体都具有局部不变性特征，即尺度缩放、平移、旋转等操作不影响其语义信息，但是全连接前馈网络很难提取这些局部不变特征，这就引出了我们将要介绍的卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）。卷积神经网络也是一种前馈神经网络，是受到生物学上感受野（感受野主要是指听觉系统、本体感觉系统和视觉系统中

JeffDingAI·2022-12-06 16:45

人工智能的产业落地经验！

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货来源：百度AI，百度黄埔学院每一次技术革命，都是一次生产力与生产关系的大变革。

Datawhale·2022-12-06 14:04

集成学习打卡学习记录(Datawhale)

一、了解机器学习开源文档：开源1.1什么是机器学习？感觉文章学习文档总结的很精炼也特别容易理解：机器学习的一个重要的目标就是利用数学模型来理解数据，发现数据中的规律，用作数据的分析和预测。数据通常是由向量组成。我们用xix_ixi来表示一个样本，其中i=1,2,3,...,Ni=1,2,3,...,Ni=1,2,3,...,N,共N个样本，每个样本xi=(xi1,xi2,...,xip,yi)x_

hzq201435·2022-12-06 13:34

Jina AI 联合Datawhale，发起学习项目！

Datawhale学习贡献方：JinaAI、Datawhale，方向：视频搜索视频创作者通常需要从大量的素材中找到自己需要的片段来剪辑，可真是心累。

Datawhale·2022-12-06 13:30

《Easy RL：强化学习教程》出版了！文末送书

在学习强化学习的过程中，遇到了有无数资料却难以入门的问题，于是发起了Datawhale强化学习项目，希望自学的同时帮助更多学习者轻松入门。"

夕小瑶·2022-12-06 12:01

Datawhale学习 - 天池大赛比赛全流程体验

比赛地址:https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531871/introduction1学习目标使用docker上传容器镜像至阿里云的镜像仓库实践了镜像的pull、build、push等一系列操作完成了本地docker环境的配置以及代码的运行提交到远程完成了比赛的全流程体验2学习流程2.1安装DockerforWindowsDocker安装

Felixy_97·2022-12-06 12:46

DW李宏毅机器学习笔记—Task05（五）—批次标准化（Batch Normalization）简介

总结前言这是我在Datawhale组队学习李宏毅机器学习的记录，既作为我学习过程中的一些记录，也供同好们一起交流研究，之后还会继续更新相关内容的博客。Cha

湘玄书生·2022-12-06 11:05

Kaggle经典数据分析项目：泰坦尼克号生存预测！1. 数据概述与可视化2. 数据预处理3. 模型训练4. 模型优化（调参）

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：陈锴，中山大学，Datawhale成员最近有很多读者留言，希望能有一个完整的数据分析项目练手，这几天收集了组织成员们的推荐

wx1871428·2022-12-06 10:52

【datawhale202203】深入浅出PyTorch：PyTorch模型定义及模型搭建

小结本节包含了PyTorch模型的定义方式，利用模型搭建复杂网络的方法（其实前两部分的模型称为模块或许更加合适），以及修改现有模型的方法，最后是关于整个模型的保存及读取。本节内容非常具有实用价值，尤其是在修改现有模型这个部分，之后预计附加一些实际操作巩固。目录小结1PyTorch模型定义的方式1.1关于模型定义的必要知识1.2Sequential1.3ModuleList1.4ModuleDict

SheltonXiao·2022-12-06 08:45

我的机器学习入门清单及路线！

来源：Datawhale干货作者：桔了个仔，南洋理工大学知乎：https://www.zhihu.com/people/huangzhe这是我个人的机器学习入门清单及路线，所以没有像很多收藏夹那样大而全

Python数据之道·2022-12-06 06:28

DataWhale Numpy入门学习（下）：Task09——线性代数

矩阵的乘法numpy.dot(a,b[,out])#计算两个矩阵的乘积，如果是一维数组则是它们的内积。importnumpyasnpx=np.array([1,2,3,4,5])y=np.array([2,3,4,5,6])z=np.dot(x,y)print(z)#70x=np.array([[1,2,3],[3,4,5],[6,7,8]])print(x)#[[123]#[345]#[678]

起名字什么的好难·2022-12-05 22:23

深度学习之Pytorch基础教程！

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达Datawhale干货作者：李祖贤，Datawhale高校群成员，深圳大学随着深度学习的发展，深度学习框架开始大量的出现。

小白学视觉·2022-12-05 20:23

动手学习深度学习——读书笔记(1)

最近由于全民战“疫”，只能天天宅在家里，为了不荒废学习报名参加了Datawhale联合博禹教育，上交大，和鲸科技和亚马逊AWS打造的“动手学习深度学习”的AI公益训练营。借此机会，好好的读读《动手学习

小张想学计算机·2022-12-05 13:00

【开源学习】Android github上开源项目分类汇总

第一部分个性化控件(View)主要介绍那些不错个性化的View，包括ListView、ActionBar、Menu、ViewPager、Gallery、GridView、ImageView、ProgressBar、TextView、ScrollView、TimeView、TipView、FlipView、ColorPickView、GraphView、UIStyle等等。一、ListViewand

hudan2714·2022-12-04 22:16

深度学习的三个主要步骤！

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：屈太国，湖南大学，Datawhale优秀学习者本文来自李宏毅机器学习笔记（LeeML-Notes）组队学习

Datawhale·2022-12-04 20:12

西瓜书第六章阅读笔记

西瓜书第六章阅读笔记1、先导知识1.1超平面1.2几何间隔1.3拉格朗日对偶2、支持向量机2.1模型2.2策略2.3求解算法3、软间隔与硬间隔4、补充本章内容是结合了西瓜书和Datawhale的讲解视频两者的内容

狗狗熊学AI·2022-12-03 14:29

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