Datawhale开源学习第30页

西瓜书《机器学习》第三章重点总结（上，一元线性回归）

（图片来自于电子书和B站datawhale）第三章课程大纲：1.机器学习的三要素：1.确定假设空间为正交回归：2.原理讲解（分别用最小二乘法和极大似然估计）3.求解最适合的w，b：（First，确定E是关于

learner.bear·2022-07-21 10:04

西瓜书《机器学习》第三章重点总结（中，多元线性回归）

(图片均来自于B站datawhale）1.本节课程大纲：2.多元线性回归的Ew的引入：3.使多元线性回归向量化（为了引入numpy更好计算）：把后者（竖着的）进行转化：4.证明Ew为凸函数，验证其海塞矩阵为正定矩阵

learner.bear·2022-07-21 10:04

西瓜书《机器学习》第四章重点总结（决策树）

（图片来自于B站datawhale）【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_bilibili1.本节大纲2.决策树的算法原理：3.ID3决策树：4.C4.5决策树5

learner.bear·2022-07-21 10:30

关于机器学习模型的可解释性算法

来源：Datawhale模型可解释性汇总·简介·目前很多机器学习模型可以做出非常好的预测，但是它们并不能很好地解释他们是如何进行预测的，很多数据科学家都很难知晓为什么该算法会得到这样的预测结果。

Imagination官方博客·2022-07-21 07:10

动手学CV-目标检测入门教程2：VOC数据集

3.2目标检测数据集VOC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·2022-07-20 17:46

科大讯飞x Datawhale糖尿病遗传风险检测挑战赛

糖尿病遗传风险检测挑战赛任务1：报名比赛步骤1：报名比赛http://challenge.xfyun.cn/topic/info?type=diabetes&ch=ds22-dw-zmt05下载比赛数据（点击比赛页面的赛题数据）解压比赛数据，并使用pandas进行读取；步骤4：查看训练集和测试集字段类型，并将数据读取代码写到博客；代码：train=pd.read_csv(r'D:\桌面\科大讯飞赛

纯粹ss·2022-07-20 07:20

图像分类：13个Kaggle项目的经验总结

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货方向：图像分类，编辑：数据派THU本文约2800字，建议阅读9分钟本文作者与你分享图像分类项目经验总结。

Datawhale·2022-07-20 07:11

数据挖掘比赛笔记总结

dragon的专栏-CSDN博客_数据挖掘特征选择比赛实战项目推荐1.天池二手车交易价格预测：项目地址：零基础入门数据挖掘-二手车交易价格预测-天池大赛-阿里云天池https://github.com/datawhalechina

GoAI·2022-07-18 07:57

数据分析实例——DataWhale202207（kaggle泰坦尼克任务）

DataWhale课程地址：datawhalechina/hands-on-data-analysis:动手学数据分析以项目为主线，知识点孕育其中，通过边学、边做、边引导来得到更好的学习效果(github.com

何妨吟啸且徐行_·2022-07-17 07:13

动手学数据分析记录

本学习教程来源：https://gitee.com/datawhalechina/hands-on-data-analysis本内容任务安排Task01：数据加载及探索性数据分析（2天）了解数据加载以及数据观察掌握

陈锐CR·2022-07-17 07:38

Python办公自动化

比如，我的电脑上，有个名字为Datawhale-开源发展理论研究.pdf的文件，它的路径在D:\Dat

张慢慢_9ef8·2022-07-16 23:49

Pytorch(一)——Pytorch基础知识

文章目录Pytorch学习资源1.张量创建tensor张量的操作广播机制2.自动求导Autograd简介梯度3.并行计算简介之前学习Pytorch已经比较久远了，本次学习是跟着datawhale的《深入浅出

一蓑烟雨晴·2022-07-15 07:32

Datawhale学习笔记-吃瓜笔记：绪论与模型评估与选择

绪论什么是机器学习简单的说：人工智能：让机器变得像人一样拥有智能的学科机器学习：让计算机像人一样能从数据中学习出规律的一类算法深度学习：神经网络类的机器学习算法人工智能>机器学习>深度学习人工智能具体应用领域：计算机视觉（ComputerVision,CV）：让计算机拥有视觉能力自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）：让计算机拥有语言能力推荐系统（Recomme

JeffDingAI·2022-07-14 07:15

DataWhale-西瓜书+南瓜书第3章线性模型学习总结-Task02-202110

3.1基本形式样本，其中是在第i个属性上的取值。线性模型试图学得一个通过属性得线性组合来进行预测得函数，即3.2线性回归3.2.1一元线性回归均方误差最小化，对w和b求导：上面两个方程等于0可以得到3.2.2多元线性回归m个d个元素得示例，把数据集D表示为一个的大小的矩阵:则均方误差为：对求导得到：当为满秩矩阵或正定矩阵时，上式为0可得：代码实现1：importnumpyasnpclassLine

JZT2015·2022-07-14 07:32

吃瓜笔记：Task01 绪论、模型评估与选择

Datawhale2022年5月吃瓜教程Task01所用教程：《机器学习》（周志华），《机器学习公式详解》（谢文睿，秦州）组织者学习建议：西瓜书第1章和第2章主要是讲一些基本概念和术语，大家自己看就好，

余舍·2022-07-14 07:30

【datawhale】-numpy学习-数组创建

【Datawhale】-numpy-数据类型及数组创建前言常量数据类型常见数据类型创建数据类型数据类型信息时间日期和时间增量datatime64基础datatime64和timedelta64运算数组的创建依据现有数据来创建

金沙竹影·2022-07-14 07:54

DataWhale吃瓜教程-Task1学习笔记(绪论，模型评估与选择)

吃瓜教程学习笔记-CH1&CH2CH1-绪论1.1引言1.2基本术语1.3假设空间1.4归纳偏好1.5发展历程CH2模型评估与选择2.1经验误差与过拟合2.2评估方法1留出法hold-out2交叉验证法crossvalidation3自助法bootstrapping4性能度量performancemeasure-衡量泛化能力5ROC与AUCCH1-绪论1.1引言机器学习：致力于研究如何通过计算的手

Alexa_·2022-07-14 07:14

【datawhale202207】强化学习：强化学习基础

结论速递强化学习是由两部分组成的：智能体和环境。在强化学习过程中，智能体与环境一直在交互。智能体在环境中获取某个状态后，它会利用该状态输出一个动作（action），这个动作也称为决策（decision）。这个动作会在环境中被执行，环境会根据智能体采取的动作，输出下一个状态以及当前这个动作带来的奖励。智能体的目的就是尽可能多地从环境中获取奖励。智能体由策略，价值函数及模型构成，智能体的决策过程分为马

SheltonXiao·2022-07-13 07:29

[Datawhale-李宏毅机器学习-39期]-001-机器学习介绍

两周熟悉基础知识，搞定秋招。本以为是吃瓜教程，报了个李宏毅老师的机器学习教程，来都来了是吧，3元上车。课程流程：第一节课主要内容三类任务：回归分类结构化学习（不懂）四种学习：有监督学习无监督学习半监督学习强化学习（好奇，没搞过，奖励机制咋设置的）问题：自监督学习咋算感悟越来越觉得在实际应用中，数据才是最重要的，需要围绕数据做其他的工作。

deyiwang89·2022-07-12 07:47

动手学CV-目标检测入门教程5：损失函数

3.5损失函数本文来自开源组织DataWhaleCV小组创作的目标检测入门教程。

随煜而安·2022-07-12 07:15

【datawhale202206】pyTorch推荐系统：召回模型 DSSM&YoutubeDNN

SheltonXiao·2022-07-09 07:12

NLP专栏｜图解 BERT 预训练模型！

Datawhale干货作者：张贤，哈尔滨工程大学，Datawhale原创作者本文约7000字，NLP专栏文章，建议收藏阅读审稿人：Jepson，Datawhale成员，毕业于中国科学院，目前在腾讯从事推荐算法工作

数据分析v·2022-07-08 07:20

通俗讲解从Transformer到BERT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：陈锴，中山大学张泽，华东师范大学近两年来，Bert模型非常受欢迎，大部分人都知道Bert，但却不明白具体是什么

Datawhale·2022-07-08 07:18

六月份组队学习【深入浅出PyTorch】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·2022-07-05 07:11

【DataWhales】深入浅出Pytorch-第三章/第四章

【DataWhales】深入浅出Pytorch-第三章/第四章第三章：Pytorch的主要组成模块3.1神经网络学习机制和深度学习在实现上的特殊性3.1.1神经网络学习机制3.1.2深度学习在实现上的特殊性

Paul-Huang·2022-07-05 07:38

Datawhale-深入浅出pytorch主要组成模块和基础实战

目录3.2基本配置3.3数据读入3.4.1神经网络的构造3.4.2神经网络中常见的层3.4.3模型示例3.5模型初始化torch.nn.init内容torch.nn.init使用初始化函数的封装3.6损失函数3.5.1二分类交叉熵损失函数3.5.2交叉熵损失函数3.5.3L1损失函数3.5.4MSE损失函数3.5.5平滑L1(SmoothL1)损失函数平滑L1与L1的对比3.5.6目标泊松分布的负

akriver·2022-07-05 07:04

图灵奖得主LeCun：不需要监督的AI才是未来！

Datawhale干货作者：ELIZASTRICKLAND，编译：机器之心AI的前进方向是通过更好的数据标签来改善监督学习，还是大力发展自监督/无监督学习？

Datawhale·2022-07-01 10:29

图灵奖得主Yann LeCun最新访谈！

Datawhale干货编辑：泽南、小舟，来源：机器之心在最近一次访谈中，MetaAI人工智能先驱YannLeCun点出了下一代人工智能技术的三大主要挑战。

Datawhale·2022-07-01 10:27

【datawhale202206】pyTorch推荐系统：多任务学习 ESMM&MMOE

结论速递多任务学习是排序模型的一种发展方式，诞生于多任务的背景。实践表明，多任务联合建模可以有效提升模型效果，因其可以：任务互助；实现隐式数据增强；学到通用表达，提高泛化能力（特别是对于一些数据不足的任务）；正则化（对于一个任务而言，其他任务的学习对该任务有正则化效果）目前的多任务联合建模有三种主要的模型形式：hardparametersharing；softparametersharing（MM

SheltonXiao·2022-06-30 07:09

datawhale西瓜书打卡——第六章“支持向量机”

部分文字引用自周志华西瓜书和南瓜书视频马上就31号年末了，今天也是最后一次打卡截点，冲！这一章的支持向量机，想必大家也是十分耳熟了，同样地，先问问自己，什么是支持向量机？用来完成什么功能的？如何实现这种功能的？首先呢，支持向量机和第三章的线性模型、第四章的决策树以及第五章的神经网络是同一个地位的，都是机器学习中并列的对数据处理的一种方法。那这种方法有什么特点？（要是没有专属的特点也不会单独拎出来作

山泼黛·2022-06-30 07:33

链表python基础知识

跟着datawhale刷力扣，以下基本来自于其文档，感谢链表基本类型链表（LinkedList）：一种线性表数据结构。

一蓑烟雨晴·2022-06-27 13:43

datawhale西瓜书打卡——第五章神经网络

提示：所有图片都截取自周志华的《机器学习》转眼又又是打卡截点，还剩三小时了，金戈铁马，浴血奋战。冲。第五章，神经网络。这个词太熟了，这年头机器学习、深度学习、神经网络可以说是家喻户晓了，但这三者分别是什么，有什么区别，相信大家并不能立马给出答案。OK，那就逐个击破，今天来看看神经网络到底是个啥东西。同样的，学习任何概念之前，问问这个东西是什么？有什么作用？如何起作用的？那神经网络是什么呢？先不看书

山泼黛·2022-06-27 13:41

李宏毅《机器学习》丨6. Convolutional Neural Network（卷积神经网络）

Author：AXYZdong李宏毅《机器学习》系列参考视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV1Ht411g7Ef参考文档：DataWhale文档文章目录一、为什么

AXYZdong·2022-06-25 07:02

GoAI·2022-06-24 07:35

嫌疑人Y的执事·2022-06-24 07:34

零基础入门语音识别-食物语音识别Task06

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——零基础入门语音识别-食物声音识别挑战赛。

wensaaaa·2022-06-13 07:14

统计学中数据分析方法汇总！

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货来源：数据派THU，编辑：数据Seminar本文约10500字，建议阅读15+分钟统计学中常用的数据分析方法汇总

Datawhale·2022-06-12 07:25

数据挖掘项目：金融风控-贷款违约预测

项目地址：team-learning-data-mining/FinancialRiskControlatmaster·datawhalechina/team-learning-data-mining·

evilAI9527·2022-06-06 07:08

为什么机器学习算法难以优化？一文详解算法优化内部机制

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货来源：数据派THU，编辑：黄继彦本文约3500字，建议阅读9分钟本文介绍了一些关于机器学习和线性组合的部分问题以及缓解该问题的方法

Datawhale·2022-06-06 07:29

机器学习之sklearn基础教程！

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：李祖贤，深圳大学，Datawhale高校群成员本次分享是基于scikit-learn工具包的基本分类方法，

Datawhale·2022-06-06 07:28

机器学习项目的备忘清单！

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：HarshitTyagi，编译：机器之心机器学习项目中含有众多因素，包括数据处理、模型优化等。

Datawhale·2022-06-06 07:57

技术人如何做职场沟通？

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：太子长琴，Datawhale意向成员上篇实际工作流程发布后有很多伙伴想要看技术人的职场沟通，于是有了这篇，

Datawhale·2022-06-02 07:01

SQL学习笔记05

Task06SQL高级处理Content窗口函数GROUPING运算符存储过程和参数预处理声明PREPAREStatementReference：[1]GitHub-datawhalechina/wonderful-sql

yuiki_0829·2022-05-25 15:52

通俗讲解深度学习和神经网络！

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：知乎KingJames，伦敦国王大学知乎｜https://www.zhihu.com/people/xu-xiu-jian

Datawhale·2022-05-25 07:50

个人成长：算法工程师应具备的落地能力！

Datawhale干货作者：桔了个仔，南洋理工大学，编辑：极市平台来源丨https://www.zhihu.com/question/304695682/answer/1720475610导读作者从自身经验出发

Wang_AI·2022-05-24 13:28

Datawhale 《动手学深度学习》(二)

动手学深度学习（二）Day3过拟合&欠拟合及其解决方案一些概念高维线性回归实验从零开始的实现丢弃法梯度消失&梯度爆炸一些理论Kaggle房价预测实战循环神经网络进阶代码实现Day4机器翻译及相关技术定义代码实现注意力机制与Seq2seq模型注意力机制框架点积注意力多层感知机注意力Seq2seq模型Transformer结构代码实现Day5卷积神经网络基础二维卷积层填充和步幅多输入通道和多输出通道简

Zhiguo Ding·2022-05-22 21:18

Datawhale《动手学深度学习》

动手学深度学习Day1线性回归Softmax与分类模型多层感知机基础知识代码实现Day2文本预处理通用步骤代码示例语言模型简介n元语法语言模型数据集读取数据集建立字符索引定义函数load_data_jay_lyrics时序数据的采样循环神经网络基础GRULSTM深度循环网络双向循环网络Day1线性回归代码实现#importpackagesandmodules%matplotlibinlineimp

Zhiguo Ding·2022-05-22 21:48

用PaddlePaddle打比赛！

Datawhale干货出品：Datawhale团队本文由阿水、鱼佬、致Great和周远哲四位小伙伴，针对正在进行以及往期的经典赛事，提供了完整的竞赛方案和线上运行环境，涉及到CV、NLP、推荐系统、数据挖掘及语音合成

Datawhale·2022-05-21 07:07

爱可可老师：一个研究生的自我修养！

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货 & 每月组队学习，不错过 Datawhale干货作者：陈光，北京邮电大学副教授编辑：Datawhale，数据派THU采访者：小七北京邮电大学·模式识别与智能系统本文约

Datawhale·2022-05-21 07:06

html表白代码_520，用代码表白，送给你最爱的人

来自：Datawhale(微信号：Datawhale)520到啦，不知道小伙伴们有没有想好怎么表白呢？搜集了一些栗子供大家参考哟！

weixin_39818631·2022-05-20 12:24

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