Datawhale开源学习

机器学习之支持向量机（SVM）学习笔记-Datawhale Task05

[email protected]，Pycharm2019.3.3，Python3.7.7SVM笔记-DatawhaleTask051概要
Bryce230·2022-11-15 09:36

Datawhale学习打卡课节1: Paddle开发深度学习模型快速入门 NCF

论文阅读笔记-NeuralCollaborativeFilteringWWW’17XiangnanHeetal.文章内容前置知识协同过滤CF地位：推荐系统经典方法之⼀，甚至有人把推荐系统和协同过滤画等号。思想：根据历史交互行为找到⼀群口味很相似的用户；然后根据相似的用户再和你没见过的物品产生了什么交互，把这些推荐给你。这就是人们常说的人以群分，你是什么人，你就会遇到什么人，构成群体。在群体内互帮互
宇宙哇·2022-11-15 07:41

Kaggle Top1% 是如何炼成的！

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：吴晓晖，中山大学硕士原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/27424282不知道你有没有这样的感受
Datawhale·2022-11-14 19:11

GNN教程：DGL框架实现GCN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：秦州，算法工程师，Datawhale成员引言本文为GNN教程的第七篇文章【使用DGL框架实现GCN算法】。
Datawhale·2022-11-14 11:54

12个领域，55部分， AI 学习资源全整理

来源|Datawhale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
weixin_30642561·2022-11-14 07:32

task01-PyTorch基础知识

[DataWhale–深入浅出PyTorch]学习笔记系列文档文档地址：https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/index.html第一章：PyTorch
阿拉很ellllllllllll·2022-11-11 11:48

Task02——支持向量机（Support Vector Machine，SVM）

支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）本系列是2022年12月DataWhale组队学习中sklearn机器学习实战中的第二个学习任务——SVM，开源的在线学习地址，下面我们就开始本次学习之旅了
Janayt·2022-11-10 14:54

3行代码完成时序建模，最新开源的时序算法发布！

Datawhale开源方向：时间序列开源项目时序是什么？时序预测可以为业务带来哪些价值？产品销量预测、电池剩余寿命预测……这些高价值场景如何提高预测准确率？深度学习模型在时序预测有什么优势？
Datawhale·2022-11-10 10:48

30万奖金池，百度NLP大赛来了！

Datawhale赛事主办方：百度搜索，北大、山大等高校百度搜索联合北京大学、山东大学、湖南人工智能学会、西安电子科技大学等各地高校、学会，共同启动“新智能·新搜索”为主题的首届搜索技术创新挑战赛（STI
Datawhale·2022-11-10 10:48

六月组队学习计划！

Datawhale学习贡献者：Datawhale、伯禹教育、上海交通大学ACM班本月组队学习，包含了人工智能、数据科学、基础编程3个模块，共11个学习内容。
Datawhale·2022-11-10 10:18

暑期组队学习！

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale学习开源贡献：Datawhale团队漫漫夏日，不如一起聚众学习暑假特辑开源教程如下：(1)机器学习：吃瓜教程(2)深度学习
Datawhale·2022-11-10 10:17

Datawhale x 上交，四月组队学习计划！

Datawhale学习贡献者：Datawhale、伯禹教育、上海交通大学ACM班对于未来从事CS相关工作的同学，我一直强调算法与数据结构能力。
Datawhale·2022-11-10 10:17

新年组队学习计划！

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale学习开源贡献：Datawhale团队这是2021年首场竞赛实践主题的学习。
Datawhale·2022-11-10 10:47

三月组队学习计划！

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale学习开源贡献：Datawhale团队这是今年三月份的组队学习（每月第2周周六组织），这次学习于3月13日报名，内容如下
Datawhale·2022-11-10 10:47

十一月组队学习！

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale学习开源贡献：Datawhale团队本月组队学习，包含推荐系统实践、Numpy入门（下）两个模块的路线学习。
Datawhale·2022-11-10 10:47

十一月组队学习报名啦！

Datawhale学习贡献团队：Datawhale、JinaAI、百度飞桨本月组队学习，包含了AI理论及AI实践2个模块，共5个学习内容。
Datawhale·2022-11-10 10:44

Datawhale吃瓜教程-task2学习笔记（第三章）

3.1基本形式线性模型旨在学得一个通过属性（特征）的线性组合来进行预测的函数向量形式可写为3.2线性回归1.线性回归旨在学得一个线性模型以尽可能准确地预测。2.对于离散特征，若有序（“高”与“矮”），可通过连续化转化为连续值；若无序（“西瓜”与“南瓜”），则通常转化为k维向量。3.线性回归为尽可能准确地预测实值输出标记，需要确定w和b，使得f(x)与y差别尽可能小，即使均方误差误差最小化。可以使用
___黎明的鱼·2022-11-10 07:59

西瓜书第一、二章节笔记

（第二章节比较检验部分未做整理，会随着后续章节一起补上），此笔记仅供分享开源学习，不允许任何人用作盈利。
Olaf-li·2022-11-08 17:34

【昇思MindSpore】MindSpore的安装

该框架已于2020年正式开源，供大家学习参考，该框架具有编程简单，调试轻松，开源学习等一系列的好处如何获取MindSpore其实安装教程也是十分简单的（大家
在下周周ovo·2022-11-07 12:02

【Meetup明天见】OpenMLDB＋AutoX：整合自动特征工程，拥抱高效机器学习

活动背景提供生产级实时数据及特征开发全栈解决方案的开源学习数据库OpenMLDB邀请到了开源自动机器学习平台AutoXby4Paradigm（后文将简称为AutoX）合作带来第七期技术分享。
第四范式开发者社区·2022-11-06 23:53

李宏毅深度学习--卷积神经网络

李宏毅深度学习–卷积神经网络本文主要基于以下参考资料：开源文档：https://datawhalechina.github.io/leeml-notes视频地址：https://www.bilibili.com
Rachale_·2022-11-06 14:21

机器学习过拟合与欠拟合！

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：胡联粤、张桐，Datawhale面经小组Q1如何理解高方差与低偏差?
Datawhale·2022-11-02 18:33

day1-李宏毅机器学习

目录心得体会一、hand-craftedrules二、三类学习方法三、迁移学习四、强化学习心得体会今天开始参加开源学习组织datawhale的组队学习--李宏毅机器学习，再次写一系列文章记录我的学习笔记与感悟
苏晨星·2022-11-01 23:35

图解Word2vec，读这一篇就够了！

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货来源：大数据文摘，推荐人：张帆嵌入（embedding）是机器学习中最迷人的想法之一。
Datawhale·2022-11-01 19:22

DATAWHALE-李宏毅机器学习-1

机器学习引言人工智能(ArtificialIntelligence)是机器学习方法(MachineLearning)追求实现的目标。河狸造堤坝是生物的本能，机器学习的天赋则来自hand-craftedrules。hand-craftedrules的缺点在于它考虑不到存在情况的所有可能性，也永远无法超越人类，同时又需要耗费大量的人力。未来机器学习方法或许不需要过多人力，而只需使用大量数据。机器学习也
樟宜·2022-11-01 03:32

Datawhale 202210 Excel | 第九、十章 Excel数据可视化

数据可视化第九章-数据透视表/数据透视图Excel数据透视表Excel数据透视图第九章练习题第十章-Excel数据看板参考文献：第九章-数据透视表/数据透视图数据透视表能够快速实现数据的汇总与统计分析。Excel数据透视表插入透视表的方式：选择插入->选择“数据透视表”->选择表格区域->.选择数据透视表放置的位置Eg.例如，想知道不同月份的不同区域销售金额统计情况，可以将区域置于列，月置于行，金
o0卤化氢0o·2022-10-30 07:01

PyTorch入门精简资料（五）PyTorch实现L1，L2正则化以及Dropout

Datawhale_Task5PyTorch实现L1，L2正则化以及Dropout了解知道Dropout原理用代码实现正则化(L1、L2、Dropout）Dropout的numpy实现PyTorch中实现
Courageux-J·2022-10-30 07:11

定制音库成本骤降98%，PaddleSpeech小样本语音合成方案开源了！

Datawhale开源方向：语音合成开源项目随着以语音为交互渠道的产业不断升级，企业对于语音合成也有着越来越多的需求，比如智能语音助手，手机地图导航，有声书播报等场景都需要用到语音合成技术。
Datawhale·2022-10-30 03:42

动手学CV-目标检测入门教程：基本概念

3.1目标检测基本概念本文来自开源组织DataWhaleCV小组创作的目标检测入门教程。
随煜而安·2022-10-28 15:01

datawhale 8月学习——NLP之Transformers：BERT的应用、训练和优化

前情回顾attention和transformersBERT和GPT编写BERT模型结论速递接着上一个任务，本次继续阅读HuggingFace的BERT源码，进一步熟悉了BERT在预训练和微调阶段的应用。分别是预训练阶段的MLM任务和NSP任务，以及微调阶段的一些具体的NLP任务。在教程基础上，还补充了关于导入pre_trained模型的一些内容。随后，进一步了解了BERT在训练过程中，分别在预训
SheltonXiao·2022-10-28 10:53

Pandas进阶肆 分组

Pandas进阶肆分组pandas进阶系列根据datawhale远昊大佬的joyfulpandas教程写一些自己的心得和补充，本文部分引用了原教程，并参考了《利用Python进行数据分析》、pandas
嫌疑人Y的执事·2022-10-28 10:53

datawhale 8月学习——NLP之Transformers：attention和transformers

结论速递这次学习的内容较多，最核心的知识点其实在于理解attention的作用，其实现的关键步骤，self-attention的诞生及其作用。理解了之后Transformer的搭建就显得容易理解很多。在这次笔记中，第一部分简单介绍了问题背景，第二部分首先介绍了处理自然语言的Seq2seq结构，并引入了Attention机制，在这部分介绍中讲述了在Seq2seq中引入Attention的目的，键值对
SheltonXiao·2022-10-27 21:45

一个博士生接受怎样的训练是完整、全面的科研训练？

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：刀客特李，休斯顿大学，博士来源（知乎）：https://www.zhihu.com/question/384512106
Datawhale·2022-10-27 18:06

【GitModel】假设检验1-方法论与一元数值检验学习笔记

本文内容根据Datawhale和GitModel开源学习教程整理，学习链接：https://github.com/Git-Model/Modeling-Universe/tree/main/Data-Story
laffycat·2022-10-25 19:40

6种时序异常检测思路总结！

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货内容：异常检测，来源：Coggle数据科学时序异常检测并不困难，如果你找对方法则可以在今年KDD比赛中获取比较好的成绩
Datawhale·2022-10-24 20:30

mysql except运算_SQL集合运算

资料来源：DataWhale组队学习结合运算并，交和差-UNION，INTERSECT和EXCEPT表的加法—UNION**练习题:**假设连锁店想要增加毛利率超过50%或者售价低于800的货物的存货量
weixin_39854867·2022-10-24 08:25

马尔可夫决策过程（MDP）公式推导及理解（DataWhale组队学习笔记）

马尔可夫决策过程通过对智能体与环境的交互过程进行建模，从而达到求解最优策略的问题。1、马尔可夫性质：2、满足马尔可夫性质的状态序列，通过状态转移矩阵来表示状态之间的变化：状态转移函数：状态转移矩阵：3、通过定义状态价值函数，来评估：从当前状态开始，之后可能获得的价值量折扣回报（discountedreturn）：折扣的作用只是为了对未来的回报进行加权，来增加现有奖励的影响。在有模型的强化学习问题中
Savarus·2022-10-23 17:14

通用人工智能最新突破！一个Transformer搞定一切

Datawhale干货编辑：梦晨鱼羊，来源：量子位通用人工智能，还得看DeepMind。这回，只一个模型，使用相同的权重，不仅把看家本领雅达利游戏玩得飞起。和人类聊聊天、看图写话也不在话下。
Datawhale·2022-10-23 07:11

让Python代码简洁的实用技巧！

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：FrankAndrade，译者：张峰众所周知，编写Python代码在开始时十分容易，但随着你在工具包中添加更多的库
Datawhale·2022-10-20 22:31

datawhale6

我们拥有的泰坦尼克号的数据集，那么我们这次的目的就是，完成泰坦尼克号存活预测这个任务。In[1]:importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromIPython.displayimportImageIn[2]:%matplotlibinlineIn[3]:plt.rcParams[‘f
sima0313·2022-10-18 07:33

用Keras解决机器学习问题！

Datawhale干货作者：皮钱超，厦门大学，Datawhale成员深度学习框架Keras入门项目本文介绍3个案例来帮助读者认识和入门深度学习框架Keras。
Datawhale·2022-10-18 07:26

Task 3 Neo4j图数据库导入数据

目录Datawhale知识图谱组队学习之Task3Neo4j图数据库导入数据目录一、引言二、Neo4j简介2.1基本概念2.2索引2.3Neo4j的优势2.4环境部署2.4.1运行环境2.4.2neo4j
csdnshenjiaye·2022-10-15 19:46

Task 3 Neo4j简介及图数据库导入数据

Datawhale知识图谱组队学习task3neo4j图数据库导入数据一、引言二、Neo4j简介2.1基本概念2.2索引2.3Neo4j的优势2.4环境部署2.4.1运行环境2.4.2neo4j安装及使用三
Rock_y·2022-10-15 19:16

Datawhale 知识图谱组队学习 之 Task 3 Neo4j图数据库导入数据

Datawhale知识图谱组队学习之Task3Neo4j图数据库导入数据文章编写人：芙蕖github地址：特别鸣谢：QASystemOnMedicalGraph目录Datawhale知识图谱组队学习之Task3Neo4j
Andrew_zjc·2022-10-15 19:45

Datawhale~水很深的深度学习~Task 4: 卷积神经网络（CNN）

写在前面✍\quad\quad本系列笔记为Datawhale11月组队学习的学习笔记：水很深的深度学习。本次组队学习重理论知识学习，包含DL相关的基础知识，如CNN、RNN、Transformer等。
小卜妞~·2022-10-14 16:11

【李宏毅机器学习2021】Task01 机器学习介绍

【李宏毅机器学习2021】本系列是针对datawhale《李宏毅机器学习-2022》的学习笔记。本次是对机器学习介绍的学习总结。
王多头发·2022-10-14 16:09

Kaggle 顶级大师是怎样炼成的

Datawhale干货编辑：数据派THU，整理：机器之心本文约8200字，建议阅读15+分钟Kaggle顶级大师为你分享自己成为高手的经验。
Datawhale·2022-10-13 10:58

南开教授因个人简历太好笑冲上热搜！学校回应来了！

Datawhale分享信息：南开大学教授，整理：募格学术最近，一位不走寻常路的南开教授在社交媒体刷屏了。9月17日，话题#南开胡金牛教授简历太好笑了#一度冲上热搜第二。这简历能有多好笑？
Datawhale·2022-10-13 10:27

摩尔定律即将走向终结？对未来更广阔世界影响的55个预测！

Datawhale干货译者：罗泽铭，伦敦大学城市学院原文：https://bzogrammer.substack.com/p/the-next-century-of-computing原作：CharlesRosenbauer
Datawhale·2022-10-13 10:27

【吃瓜教程】《机器学习公式详解》西瓜书与南瓜书公式推导

整个学习过程;先看西瓜书，在看Datawhale吃瓜教程.，最后要看南瓜书。
晓乐丶·2022-10-12 21:28
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