dataWhale 第22页

datawhale-吃瓜教程（西瓜书+南瓜书）-支持向量机

datawhale-吃瓜教程-支持向量机Task01：概览西瓜书+南瓜书第1、2章Task02：详读西瓜书+南瓜书线性模型Task03：详读西瓜书+南瓜书决策树Task04：详读西瓜书+南瓜书神经网络Task05

小740·2022-11-27 03:00

datawhale-吃瓜教程（西瓜书+南瓜书）-决策树

datawhale-吃瓜教程-决策树Task01：概览西瓜书+南瓜书第1、2章Task02：详读西瓜书+南瓜书第3章Task03：详读西瓜书+南瓜书第4章Task04：详读西瓜书+南瓜书第5章Task05

小740·2022-11-27 03:30

【Datawhale组队学习Pytorch】Task 完结篇

【项目简介】PyTorch是利用深度学习进行数据科学研究的重要工具，在灵活性、可读性和性能上都具备相当的优势，近年来已成为学术界实现深度学习算法最常用的框架。考虑到PyTorch的学习兼具理论储备和动手训练，两手都要抓两手都要硬的特点，我们开发了《深入浅出PyTorch》课程，期望以组队学习的形式，帮助大家从入门到熟练掌握PyTorch工具，进而实现自己的深度学习算法。学习的先修要求是，会使用Py

听小瑜·2022-11-26 20:10

都是推荐系统，广告算法和推荐算法有啥区别？

Datawhale干货作者：知乎KingJames，伦敦国王大学导读：广告和推荐算法的技术框架比较相似，却在很多公司中分属两个团队，两者的区别在哪里？这里从两者在实际业务中运用的角度，聊聊它们的异同。

Datawhale·2022-11-26 20:07

pytorch学习笔记（一）pytorch基础知识

张量1.1.1简介1.1.2创建tensor1.1.3张量的操作1.1.4广播机制1.2自动求导1.2.1Autograd简介1.2.2梯度pytorch学习笔记（一）pytorch基础知识本文是在学习DataWhale

aftermath123·2022-11-26 19:27

李宏毅机器学习笔记：回归 ——梯度下降法过拟合正则化

李宏毅机器学习笔记：回归——梯度下降法过拟合正则化学习笔记总结：源学习笔记链接:https://datawhalechina.github.io/leeml-notes/#/chapter3/chapter3

麻麻在学习·2022-11-26 19:23

Datawhale x 开源社，COSCon'22 这场开源人的年度盛会不容错过！

COSCon'22开源社/KAIYUANSHE作为业界具有广泛影响力的开源年度盛会，2022第七届中国开源年会(COSCon'22)将于10月29日-30日在线上（元宇宙+传统线上直播渠道）&线下（10+线下分会场）同步拉开帷幕。大会共设有1个主论坛和16个分论坛，包含人工智能、云计算、大数据、开源教育、开源文化、开源治理、开源硬件、开源操作系统、女性论坛、开源公益、开源商业、Web应用开发以及闪

Datawhale·2022-11-26 14:18

一篇适合新手的深度学习综述！

Datawhale干货方向：深度学习，来源：机器之心荐语文章列举出了近年来深度学习的重要研究成果，从方法、架构，以及正则化、优化技术方面进行概述。

Datawhale·2022-11-26 13:02

2022.11组队学习——跨模态视频搜索VCED

vmware下的liunx启动本项目1.2.1升级python3.91.2.2安装其他包1.3使用WSL下的linux启动本项目1.3.1安装WSL1.3.2安装Ubuntu1.3.3运行项目项目地址《datawhalechina

神洛华·2022-11-26 11:28

2021科大讯飞-X光安检图像识别赛Top1方案！

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：宋志龙、王威，啄云智能GOAT战队大家好，我们是来自浙江啄云智能科技有限公司的GOAT算法团队，团队多年来专注于

Datawhale·2022-11-26 11:22

从0梳理1场CV大赛（Top 3%）!

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：阿水，北京航空航天大学，Datawhale成员摘要：数据竞赛对于大家理论实践和增加履历帮助比较大，但许多读者反馈不知道如何入门

Datawhale·2022-11-26 10:45

Datawhale 零基础入门数据挖掘- 赛题理解

Datawhale零基础入门数据挖掘-赛题理解Task1赛题理解Tip: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五场——零基础入门心电图心跳信号多分类预测挑战赛。

weixin_46435816·2022-11-26 08:45

Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task1 赛题理解

Datawhale零基础入门数据挖掘-Task1赛题理解由于是刚刚涉及数据挖掘，所以个人理解部分会有很多纰漏，望指正Task1赛题理解Tip: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五场

沧浪之水、·2022-11-26 08:12

Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task2 数据分析

Datawhale零基础入门数据挖掘-Task2数据分析赛题：心电图心跳信号多分类预测2.1EDA目标EDA的价值主要在于熟悉数据集，了解数据集，对数据集进行验证来确定所获得数据集可以用于接下来的机器学习或者深度学习使用

沧浪之水、·2022-11-26 08:12

（2021年3月）Datawhale数据挖掘挑战赛TASK0 赛题理解

Datawhale零基础入门数据挖掘-Task0赛题理解Task0赛题理解Tip: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五场——零基础入门心电图心跳信号多分类预测挑战赛。

林立可·2022-11-26 08:34

【数据挖掘】心跳信号分类预测之赛题理解 —— 学习笔记（一）

1.2.2数据概况1.2.3预测指标1.2.4赛题分析1.3Baseline学习与解读1.3.1导入依赖1.3.2读取数据1.3.3数据预处理1.3.4准备训练1.3.5处理提交1.4后话一、赛题理解本赛是Datawhale

何处闻韶·2022-11-26 08:04

Task01赛题理解_零心跳信号分类预测

1、赛题理解1.1赛题背景本次新人赛是Datawhale与天池联合发起的0基础入门系列赛事——心跳信号分类预测。

qq_36818174·2022-11-26 08:03

零基础入门数据挖掘

Datawhale零基础入门数据挖掘-Task1赛题理解Task1赛题理解Tip: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五场——零基础入门心电图心跳信号多分类预测挑战赛。

王小若愚·2022-11-26 08:02

天池大赛-心跳信号分类预测：赛题理解与baseline解析

比赛地址：零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测参考资料：由DataWhale开源的学习资料1.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——心跳信号分类预测。

Felixy_97·2022-11-26 07:58

【天池竞赛】心跳数据挖掘

天池学习赛心跳数据挖掘168分攻略Chapter1.赛题解析就如比赛界面所介绍的一般，这里再复述一遍'''本次新人赛是Datawhale与天池联合发起的0基础入门系列赛事——心跳信号分类预测。

Torture_L·2022-11-26 07:26

深度学习入门—反向传播

Datawhale202211李宏毅《机器学习》（深度学习方向）P13-P14深度学习入门介绍+反向传播手推文章目录Datawhale202211李宏毅《机器学习》（深度学习方向）P13-P14前言一、

Beyond_April·2022-11-25 20:54

神经网络训练技巧—“神经网络训练不起来怎么办”（李宏毅《机器学习》＜深度学习向＞)

Datawhale202211—李宏毅《机器学习》“神经网络训练不起来怎么办”局部最小值与鞍点+批次与动量+自动调整学习速率+损失函数+批次标准化文章目录Datawhale202211—李宏毅《机器学习

Beyond_April·2022-11-25 20:08

Datawhale组队学习_Pytorch基础实战FashionMNIST时装分类学习笔记

本文为学习Datawhale2021.10组队学习深入浅出Pytorch笔记原学习文档地址：https://github.com/datawhalechina/thorough-pytorchimportosimportnumpyasnpimportpandasaspdimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.ut

宝友你好·2022-11-25 16:05

PyTorch项目实战—FashionMNIST时装分类

一，基于pytorch的Fashion-MNIST时装分类流程本文主要代码与文字来自于DataWhale团队，深入浅出PyTorch课程。

Alexa2077·2022-11-25 16:33

神经网络训练不起来，怎么办？

Datawhale开源学习，机器学习课程，项目地址：https://github.com/datawhalechina/leeml-notesOptimizationCriticalPoint是SaddlePoint

晨哥是个好演员·2022-11-25 15:00

超420万奖金！2022 科大讯飞第五届大赛来了

Datawhale赛事主办方：科大讯飞、中国信息协会6月9日，2022年度iFLYTEKA.I.开发者大赛来了。

Datawhale·2022-11-25 15:35

Jina AI x DataWhale｜跨模态神经搜索实践的教程正式上线！

DatawhalexJinaAI联合推出跨模态神经搜索教程！本教程基于MLOps框架Jina与CLIP模型搭建，通过前后端分离的模式，帮助你快速地搭建自己的神经搜索应用，接触前沿的多模态AI技术。

Jina AI·2022-11-25 14:38

[Datawhale-李宏毅机器学习-39期]-005-网络设计技巧

其实没咋看，之前做过很多图像的工作，想着换个东西搞一搞，就参考了几个代码工程，实现了使用LSTM单步预测洛伦兹序列。task-05LSTM单步预测洛伦兹序列(不一定对，试一试)文章目录task-05LSTM单步预测洛伦兹序列(不一定对，试一试)构建洛伦兹序列保留track1的2维度数据构建工程构建迭代器定义模型定义训练方式训练模型查看预测结果构建洛伦兹序列importpandasaspdimpor

deyiwang89·2022-11-25 13:30

十二月组队学习之——目标检测Task02：练死劲儿-网络设计

有幸参加了DataWhale举办的目标检测组队学习。收获颇多。每天记录一些自己之前的知识盲点，需经常温习。

陈俊超Code My Life·2022-11-25 13:29

李宏毅机器学习-Task05

李宏毅机器学习仅作为学习笔记，如有问题请指正视频链接：2019版2021版开源内容：githubgitee2021版2021版datawhale笔记学习规划Task01:机器学习介绍Task02:回归Task03

以后会改·2022-11-25 13:58

《深度学习》李宏毅 -- task5网络技巧设计

本文参考：【DataWhale-李宏毅深度学习】Task05网络设计的技巧_LucyFang2020的博客-CSDN博客Datawhale深度学习资料：LeeML-Notes深度学习中的网络设计技术(一

GoAI·2022-11-25 13:26

DW李宏毅机器学习笔记--Task04（上）-深度学习简介

普遍性定理总结前言这是我在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。

湘玄书生·2022-11-25 12:20

DW李宏毅机器学习笔记--Task05（一）-局部最值与鞍点

Saddlepointv.s.LocalMinima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。

湘玄书生·2022-11-25 12:20

Day03-《西瓜书》-决策树(DataWhale)

四、决策树(decisiontree)4.1基本流程决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。决策树表示给定特征条件下类的条件概率分布决策树组成：内部结点(internalnode)：表示一个特征或属性叶结点(leafnode)：一个类别或某个值决策树生成步骤：特征选择决策树生成决策树的修剪4.2决策树算法4.2.1基础知识信息熵自信息：I(X)=−logbp(x)I(X)=-log_bp(x)

liying_tt·2022-11-25 12:17

Day02-《西瓜书》-线性模型(DataWhale)

三、线性模型出处：Datawhale吃瓜教程（https://www.bilibili.com/video/BV1Mh411e7VU）具有很好的可解释性(comprehensibility)机器学习三要素

liying_tt·2022-11-25 12:17

李宏毅《机器学习》Task05 - 网络设计的技巧（优化调整）

参考Datawhale-李宏毅《机器学习/深度学习》2021课程如果神经网络训练不起来（优化失败）怎么办。。。一、判断局部最小值与鞍点为什么会优化失败？

Beta Lemon·2022-11-25 12:46

【李宏毅机器学习2021】Task05 网络设计的技巧

【李宏毅机器学习2021】本系列是针对datawhale《李宏毅机器学习-202210月》的学习笔记。本次是对深度学习中卷积神经网络的总结。

王多头发·2022-11-25 12:44

从0梳理1场时间序列赛事！

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：杰少，南京大学硕士本文基于2021“AIEarth”人工智能创新挑战赛-AI助力精准气象和海洋预测，梳理了时间序列赛事的实践和分析过程

Datawhale·2022-11-25 12:13

图神经网络的解释性综述！

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货 & 每月组队学习，不错过 Datawhale干货来源：纪厚业，北京邮电大学，图与推荐编辑：数据派THU本文约1.5w字，干货满满，建议收藏本文对近期提出的

Datawhale·2022-11-25 12:13

写给新手：2021版调参上分手册！

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：山竹小果，来源：夕小瑶的卖萌屋在日常调参的摸爬滚打中，参考了不少他人的调参经验，也积累了自己的一些有效调参方法

Datawhale·2022-11-25 12:13

深度学习调参tricks总结！

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：山竹小果，来源：NewBeeNLP寻找合适的学习率(learningrate)学习率是一个非常非常重要的超参数

Datawhale·2022-11-25 12:42

python如何安装faiss

python如何安装faiss声明faiss暂时不支持winsows，支持mac，linux本人在参加Datawhale组织的11月组队学习《推荐系统入门实践：新闻推荐预测》时，在多路召回任务时，需要导入一个叫

qq_46458164·2022-11-25 12:07

李宏毅强化学习完整笔记！开源项目《LeeDeepRL-Notes》发布

Datawhale开源项目组成员总结了李宏毅的强化学习视频，实现了视频教程的完整梳理和复现，再也不用担心强化学习。目前，项目已完全开源，包括课程内容、配套的习题和项目，供大家使用。

风度78·2022-11-25 10:16

Pytorch 可视化——Torchinfo以及TensorBoard（服务器使用）

Pytorch可视化——Torchinfo以及TensorBoard注：本文为学习DataWhale开源教程《深入浅出Pytorch》学习笔记，仅记录笔者认为价值较大、使用较少的知识点。

西南小游侠·2022-11-25 08:21

卷积神经网络

Datawhale开源学习，机器学习课程，项目地址：https://github.com/datawhalechina/leeml-notesConvolutionalNeuralNetwork本节内容学习了什么是

晨哥是个好演员·2022-11-25 07:01

一种关注于重要样本的目标检测方法！

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale学术作者：宋志龙，浙江工业大学，Datawhale成员在目标检测中训练模型时，样本间往往有差异性，不能被简单地同等对待

Datawhale·2022-11-24 19:05

【深度学习】深入浅出卷积神经网络及实现！

作者：陈桦、夏雨柔、樊亮，Datawhale优秀学习者卷积神经网络CNN是深度学习中的基础知识。本文对CNN的基础原理及常见的CNN网络进行了详细解读，并介绍了Pytorch构建深度网络的流程。

风度78·2022-11-24 18:28

PyTorch学习笔记（一）

继吃瓜教程之后，我在dataWhale家又报名了深入浅出Pytorch入门这个课

Mist_Orz·2022-11-24 17:20

DataWhale推荐系统论文组队task3--Session-based Recommendation with Graph Neural Networks

Dr. J·2022-11-24 17:04

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