dataWhale

Datawhale零基础入门NLP Task2

2.1.2数据读取2.1.3数据分析2.1.3.1句⼦⻓度分析2.1.3.2新闻类别分布2.1.3.3字符分布统计但是很奇怪的是我跑出来的结果为什么与实际给出的不同呢
ManziHE·2020-08-22 12:44

零基础入门CV赛事—街景字符编码识别—task1赛题理解

Datawhale零基础入门CV赛事—街景字符编码识别—赛题理解街景字符编码识别数据集数据来源数据标签评测标准标签数据读取解题思路简单入门思路：定长字符识别专业字符识别思路：不定长字符识别专业分类思路：
Libaididi·2020-08-22 12:09

Datawhale组队学习：初级算法梳理课程任务

背景Datawhale是国内很有名的一个开源学习组织。这个组织将渴望改变的学习者以及一群有能力有想法的青年人集结在一起，营造出一种互促高效的学习环境，一起为开源学习付出努力。
老马的程序人生·2020-08-22 12:35

Datawhale零基础入门cV-Task4模型训练与验证

1.构造验证集在机器学习模型（特别是深度学习模型）的训练过程中，模型是非常容易过拟合的。深度学习模型在不断的训练过程中训练误差会逐渐降低，但测试误差的走势则不一定在模型的训练过程中，模型只能利用训练数据来进行训练，模型并不能接触到测试集上的样本。因此模型如果将训练集学的过好，模型就会记住训练样本的细节，导致模型在测试集的泛化效果较差，这种现象称为过拟合（Overfitting）。与过拟合相对应的是
Fighting0429·2020-08-22 12:42

All Attention You Need

点击上方“Datawhale”，选择“星标”公众号第一时间获取价值内容Attention的产生起因：《SequencetoSequenceLearningwithNeuralNetworks》Attention
Datawhale·2020-08-22 12:09

DataWhale NLP组队学习 Task2 数据读取与数据分析

文章目录学习目标数据读取数据分析句子长度分析新闻类别分布字符分布统计数据分析的结论本章小结本章作业后记学习目标学习使用Pandas读取赛题数据分析赛题数据的分布规律数据读取赛题数据虽然是文本数据，每个新闻是不定长的，但任然使用csv格式进行存储。因此可以直接用Pandas完成数据读取的操作。importpandasaspdtrain_df=pd.read_csv('../input/train_s
DreamStar_w·2020-08-22 12:38

这100道练习，带你玩转Numpy

DatawhaleDatawhale，和鲸社区编辑Numpy是Python做数据分析所必须要掌握的基础库之一。
Datawhale·2020-08-22 12:37

NLP经典算法复现！CRF原理及实现代码

Datawhale作者：丁媛媛，Datawhale优秀学习者寄语：本文先对马尔可夫过程及隐马尔可夫算法进行了简单的介绍；然后，对条件随机场的定义及其三种形式进行了详细推导；最后，介绍了条件随机场的三大问题
Datawhale·2020-08-22 12:37

条件随机场CRF

Author:李文乐;Email:[email protected]DatawhaleCRF简介条件随机场（conditionalrandomfield，简称CRF）是给定一组输入随机变量条件下另一组输出随机变量的条件概率分布模型
Datawhale·2020-08-22 12:37

Datawhale|Python task2

目录1.列表2.元组3.string字符串4.字符串格式化问题1.列表1)标志：序列是Python中最基本的数据结构。序列中的每个元素都分配一个数字-它的位置，或索引，第一个索引是0，第二个索引是1，依此类推。Python有6个序列的内置类型，但最常见的是列表和元组。序列都可以进行的操作包括索引，切片，加，乘，检查成员。此外，Python已经内置确定序列的长度以及确定最大和最小的元素的方法。列表是
Cher懿·2020-08-22 12:05

DataWhale python基础 Task2 条件语句、循环语句

条件语句if语句if语句只有条件表达式expression为真是才执行后续代码块代码，否则跳过。单个if语句中的expression可以通过and，or，not实现多重条件判断。ifexpression:expr_true_suiteif2>1andnot2>3:print('CorrectJudgement!')#CorrectJudgementif-else语句if-elif语句assert关
Campbell001·2020-08-22 12:04

Datawhale | Python Task1

这里写自定义目录标题1.环境搭建2.python初体验3.python基础讲解4.python数值基本知识#**1.环境搭建anaconda环境配置Anaconda是专注于数据分析的Python发行版本，包含了conda、Python等190多个科学包及其依赖项。解释器2.python初体验printandinput3.python基础讲解变量特性：在python中,每个变量在使用前都必须赋值,变
Cher懿·2020-08-22 12:04

DataWhale python基础 Task1

DataWhalepython基础Task1变量、运算符与数据类型注释行注释，作用于整行：##注释print('Helloworld')#Helloworld区间注释，作用于注释号区间内：''''''或
Campbell001·2020-08-22 12:31

Datawhale_动手数据分析_Part01_数据加载

1第一章：数据载入及初步观察1.1载入数据1.1.1任务一：导入numpy和pandas#导包importpandasaspdimportnumpyasnp1.1.2任务二：载入数据使用相对路径载入数据使用绝对路径载入数据#相对路径df=pd.read_csv("./train.csv")#read_csv和read_table区别,后者是整行读取，需要自己设定分隔符df=pd.read_tabl
小白逆袭记·2020-08-22 11:28

打卡—Datawhale Task2：数据的探索性分析（EDA）

大致总结了一下探索性数据分析的思路和常用的函数关于EDA，有部分知识还有待后续掌握和补充，之后再整理
Allen0116·2020-08-22 11:22

Datawhale 数据分析打卡1

DataAnalysis数据分析-1.数据基础操作1.数据载入及观察2.pandas基础3.探索性数据分析总结数据分析-1.数据基础操作参加了由Datawhale举办的小组学习活动，学习内容为数据分析，
肉bot·2020-08-22 11:05

Datawhale数据分析-Task2-part1-数据清洗和特征处理

Datawhale数据分析-Task2-part1-数据清洗和特征处理数据清洗缺失值观察与处理我们拿到的数据经常会有很多缺失值，比如我们可以看到Cabin列存在NaN，那其他列还有没有缺失值，这些缺失值要怎么处理呢方法
weixin_45404964·2020-08-22 11:04

Datawhale组队学习动手学数据分析第一章

1.1载入数据任务1：导入numpy和pandasimportnumpyasnpimportpandasaspdimportos任务二：载入数据(1)使用相对路径载入cwd=os.getcwd()os.chdir("D:\datasets\Titanic")df=pd.read_csv('train.csv')df.head()PassengerIdSurvivedPclassNameSexAge
柏拉图守护·2020-08-22 11:33

Datawhale组队学习第一章总结

1.1载入数据1.1.1任务一：导入numpy和pandasimportnumpyasnpimportpandasaspd1.1.2任务二：载入数据（1）载入相对路径数据df=pd.read_csv('train.csv')df.head(3)–PassengerIdSurvivedPclassNameSexAgeSibSpParchTicketFareCabinEmbarked0103Braun
weixin_43311847·2020-08-22 11:54

Datawhale之动手学数据分析第一章

Datawhale之动手学数据分析第一章0.载入数据Step1:导入numpy&pandas库Step2:载入数据方式相对路径：必须在同一文件下；绝对路径：在终端内可知语句number代表逐步读取的数量
Noyade·2020-08-22 11:22

动手学数据分析——Task01_数据加载

前言这是一门诞生于datawhale的课程，学习它的时候搭配datawhale所配备其他资源会更好，项目地址：https://github.com/datawhalechina/hands-on-data-analysis
佛系·2020-08-22 11:16

datawhale课程[动手学数据分析]——Task02：数据清洗简述

目录2第二章：数据清洗及特征处理2.1缺失值观察与处理2.1.1任务一：缺失值观察2.1.2任务二：对缺失值进行处理2.2重复值观察与处理2.2.1任务一：请查看数据中的重复值2.2.2任务二：对重复值进行处理2.2.3任务三：将前面清洗的数据保存为csv格式2.3特征观察与处理2.3.1任务一：对年龄进行分箱（离散化）处理2.3.2任务二：对文本变量进行转换2.3.3任务三：从纯文本Name特征
sd3145265·2020-08-22 11:24

Datawhale数据分析组队学习打卡第二次

【回顾&引言】前面一章的内容大家可以感觉到我们主要是对基础知识做一个梳理，让大家了解数据分析的一些操作，主要做了数据的各个角度的观察。那么在这里，我们主要是做数据分析的流程性学习，主要是包括了数据清洗以及数据的特征处理，数据重构以及数据可视化。这些内容是为数据分析最后的建模和模型评价做一个铺垫。2第二章：数据清洗及特征处理开始之前，导入numpy、pandas包和数据#加载所需的库importnu
阿水ashui·2020-08-22 11:19

DataWhale_python训练营task8

文章目录一、任务大纲二、模块2.1什么是模块2.2命名空间2.3导入模块2.4if__name__=='__main__'2.5搜索路径2.6包（package）2.7练习题三、datatime模块3.1datetime类3.2date类3.3time类3.4timedelta类3.5练习题一、任务大纲Task11：模块与datetime模块(2天)理论部分了解python的模块定义，理解pyth
爱吃蛋炒饭的小老鼠·2020-08-22 11:38

DataWhale_数据分析训练营task3（第二章part2数据重构）

文章目录开始之前，导入numpy、pandas包和数据第二章part2：数据重构2.4数据的合并2.4.1任务一：将data文件夹里面的所有数据都载入，观察数据的之间的关系2.4.2：任务二：使用concat方法：将数据train-left-up.csv和train-right-up.csv横向合并为一张表，并保存这张表为result_up2.4.3任务三：使用concat方法：将train-le
爱吃蛋炒饭的小老鼠·2020-08-22 11:07

DataWhale_数据分析训练营task2（第二章part1数据清洗与特征处理）

文章目录第二章part1：数据清洗及特征处理开始之前，导入numpy、pandas包和数据2.1缺失值观察与处理2.1.1任务一：缺失值观察2.1.2任务二：对缺失值进行处理(对df做的处理只要inplace=False就不会改变df)2.2重复值观察与处理2.2.1任务一：请查看数据中的重复值2.2.2任务二：对重复值进行处理2.2.3任务三：将前面清洗的数据保存为csv格式2.3特征观察与处理
爱吃蛋炒饭的小老鼠·2020-08-22 11:06

DataWhale_python训练营task7

文章目录一、任务大纲二、类与对象2.1对象=属性+方法2.2self的定义2.3Python的魔法方法2.4公有和私有2.5类的继承2.6组合2.7类、类对象和实例对象2.8绑定2.9一些相关的内置函数（BIF）2.10练习题三、魔法方法3.1基本的魔法方法3.2算术运算符3.3反算术运算符3.4增量赋值运算符3.5一元运算符3.6属性访问3.7描述符3.8定制序列3.9迭代器3.10生成器3.1
爱吃蛋炒饭的小老鼠·2020-08-22 11:06

DataWhale_python训练营task2

二.Task02：条件循环结构(1天)理论部分掌握基本的条件，循环语句的使用。掌握assert断言break,continue，pass，等语句的使用。熟悉推导式的用法。练习部分课后思考题龟兔赛跑游戏1.条件结构两种情况/分支ifexpression:代码1else代码2满足expression，即expression不为0，容器为空或值为True，则执行代码块1，否则执行代码块2多种情况/分支i
爱吃蛋炒饭的小老鼠·2020-08-22 11:06

DataWhale_python训练营task1

一.Task01：变量、运算符、数据类型及位运算(2天)理论部分了解python中基本的变量类型，运算符，及数据类型。了解python的位运算练习部分课后思考题leetcode练习题1.注释#单行注释'''多行注释'''2.变量变量类型整型：Python中可以处理任意大小的整数（Python3.x中整数只有int这一种了），而且支持二进制（如0b100，换算成十进制是4）、八进制（如0o100，换
爱吃蛋炒饭的小老鼠·2020-08-22 11:06

DataWhale_python训练营task4-2

文章目录一.Task05：元组(1天)1.元组(tuple)的定义、创建和访问1.1元组的定义1.2元组的创建1.3元组的访问2.更新和删除一个元组3.元组相关的操作符4.内置方法5.解压元组练习题一.Task05：元组(1天)理论部分掌握元组定义，熟悉创建和访问元组熟悉更新和删除元组了解元组相关的操作符和内置方法，以及解压元组练习部分课后思考题知识扩展1.元组(tuple)的定义、创建和访问1.
爱吃蛋炒饭的小老鼠·2020-08-22 11:06

动手学数据分析 Task 1 | Datawhale

1.PART1：数据加载1.1载入数据  数据集下载：https://www.kaggle.com/c/titanic/overview1.1.1任务一：导入numpy和pandasimportnumpyasnpimportpandasaspd注：如果导入失败，学会如何在你的python环境下安装numpy和pandas这两个库。1.1.2任务二：载入数据使用相对路径载入数据df=pd.read_
mcwbiubiubiu·2020-08-22 11:26

动手学数据分析1

动手学数据分析1全部参考datawhale-动手学数据分析1.载入数据数据集下载https://www.kaggle.com/c/titanic/overview1.1导入numpy和pandasimportpandasaspdimportnumpyasnpprint
Joshua-·2020-08-22 11:21

跟着Datawhale动手学数据分析2

跟着Datawhale动手学数据分析2文章目录跟着Datawhale动手学数据分析2数据清洗及特征处理查看缺失值处理缺失值数据清洗及特征处理掌握基本操作以后，还需要进行数据清洗以及数据的特征处理，数据重构以及数据可视化
lugan5566·2020-08-22 11:50

跟着Datawhale动手学数据分析

跟着Datawhale动手学数据分析环境搭建由于之前用过Python处理科学计算，所以这次就直接用之前安装过的Anaconda了，在学习群里第一次学到Windows系统下在文件目录中用“shift”+“
lugan5566·2020-08-22 11:50

Datawhale 零基础入门CV赛事-Task4 模型训练与验证

文章目录Datawhale零基础入门CV赛事-Task4模型训练与验证学习目标构造验证集模型训练与验证模型保存与加载模型调参流程本章小结Datawhale零基础入门CV赛事-Task4模型训练与验证在上一章节我们构建了一个简单的
Zebbbb·2020-08-22 11:04

DataWhale-动手数据分析-Task01：数据加载及探索性数据分析

part1：数据加载1.1载入数据1.1.1任务一：导入numpy和pandas1.1.2任务二：载入数据【提示1】相对路径载入报错时，尝试使用os.getcwd()查看当前工作目录。【思考2】知道数据加载的方法后，试试pd.read_csv()和pd.read_table()的不同，如果想让他们效果一样，需要怎么做？了解一下'.tsv'和'.csv'的不同，如何加载这两个数据集？1.1.3任务三
是huahua呀·2020-08-22 11:00

推荐 ：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
数据分析v·2020-08-22 11:27

2020-08-18 跟着重新学习泰坦尼克号 数据加载

虽然之前已经做过这套题了，不过很久没碰了现在再按照datawhale的计划重新学习一下吧如下是第一、二天的任务第一章(PART1)：数据加载1.1载入数据1.1.1任务一:导入numpy和pandas1.1.2
LYY1045691954·2020-08-22 11:54

Datawhale数据分析第一章

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，1.第一章：数据载入及初步观察1.1载入数据数据集下载https://www.kaggle.com/c/titanic/overview1.1.1任务一：导入numpy和pandasimport
weixin_45404964·2020-08-22 11:47

跟着datawhale学习python数据分析之第一章：第二节pandas基础-课程

复习：数据分析的第一步，加载数据我们已经学习完毕了。当数据展现在我们面前的时候，我们所要做的第一步就是认识他，今天我们要学习的就是了解字段含义以及初步观察数据。1第一章：数据载入及初步观察1.4知道你的数据叫什么我们学习pandas的基础操作，那么上一节通过pandas加载之后的数据，其数据类型是什么呢？开始前导入numpy和pandasimportnumpyasnpimportpandasasp
why在数据分析·2020-08-22 11:15

跟着datawhale学习python数据分析之第一章：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
why在数据分析·2020-08-22 11:15

跟着datawhale学习python数据分析之第一章第三节：探索性数据分析-课程

复习：在前面我们已经学习了Pandas基础，知道利用Pandas读取csv数据的增删查改，今天我们要学习的就是探索性数据分析，主要介绍如何利用Pandas进行排序、算术计算以及计算描述函数describe()的使用。1第一章：探索性数据分析开始之前，导入numpy、pandas包和数据#加载所需的库importnumpyasnpimportpandasaspd#载入之前保存的train_chine
why在数据分析·2020-08-22 11:15

datawhale课程[动手学数据分析]——Task01：数据加载及探索性数据分析

目录0前言1数据加载1.1载入数据1.1.1任务一：导入numpy和pandas1.1.2任务二：载入数据1.1.3任务三：每1000行为一个数据模块，逐块读取1.1.4任务四：将表头改成中文，索引改为乘客ID[对于某些英文资料，我们可以通过翻译来更直观的熟悉我们的数据]1.2初步观察1.2.1任务一：查看数据的基本信息1.2.2任务二：观察表格前10行的数据和后15行的数据1.2.4任务三：判断
sd3145265·2020-08-22 11:41

DataWhale_数据分析训练营task1（第一章）

文章目录第一章初识pandas第一章part1：数据载入及初步观察1.1载入数据1.1.1任务一：导入numpy和pandas1.1.2任务二：载入数据1.1.3任务三：每1000行为一个数据模块，逐块读取1.1.4任务四：将表头改成中文，索引改为乘客ID[对于某些英文资料，我们可以通过翻译来更直观的熟悉我们的数据]1.2初步观察1.2.1任务一：查看数据的基本信息1.2.2任务二：观察表格前10
爱吃蛋炒饭的小老鼠·2020-08-22 11:06

DataWhale基于逻辑回归的分类预测模型

DataWhale基于逻辑回归的分类预测Demo示例库函数导入训练模型模型参数查看可视化构造的数据样本点可视化决策边界可视化预测新样本在训练集和测试集上分布利用训练好的模型进行预测基于鸢尾花（iris）
miaochangq·2020-08-22 11:05

Datawhale数据分析课程第一章

第一节数据载入及初步观察第一章：第一节数据载入及初步观察数据下载导入工具包导入数据使用相对路径载入数据使用绝对路径载入数据方法1方法2思考每1000行为一个数据模块，逐块读取将表头改成中文，索引改为乘客ID[对于某些英文资料，我们可以通过翻译来更直观的熟悉我们的数据]初步观察查看数据的基本信息观察表格前10行的数据和后15行的数据前10行后15行判断数据是否为空，为空的地方返回True，其余地方返
miaochangq·2020-08-22 11:05

Datawhale数据分析课程第二章

Datawhale数据分析课程第二章准备工作数据清洗及特征处理相关定义缺失值观察与处理任务一：缺失值观察(1)请查看每个特征缺失值个数(2)请查看Age，Cabin，Embarked列的数据以上方式都有多种方式
miaochangq·2020-08-22 11:27

Datawhale第十二期组队学习--Python爬虫编程实践 Task01：html等有关知识，api使用，request-get使用

学习参考链接一.互联网HTTP互联网互联网也叫因特网(Internet)，是指网络与网络所串联成的庞大网络，这些网络以一组标准的网络协议族相连，连接全世界几十亿个设备，形成逻辑上的单一巨大国际网络。互联网并不等于万维网(WWW),万维网只是一个超文本相互链接而成的全球性系统，而且是互联网所能提供的服务之一。HTTPHTTP是一个客户端（用户）和服务器端（网站）之间进行请求和应答的标准。通常由HTT
Sapphire～·2020-08-22 09:59

Datawhale第十二期组队学习--Python爬虫编程实践 Task02：bs4、xpath和正则表达式re

一.BeautifulSoup缺点:基于HTMLDOM的，会载入整个文档，解析整个DOM树，因此时间和内存开销都会大很多，所以性能要低于lxml。匹配效率还是远远不如正则以及xpath的，一般不推荐使用，推荐正则的使用。代码:#2.1.4实战：中国大学排名定向爬取importrequestsfrombs4importBeautifulSoupimportbs4url='http://www.zui
Sapphire～·2020-08-22 09:59

Datawhale第十二期组队学习--Python爬虫编程实践 Task03：session和cookie、代理、selenium自动化 拔高：丁香园留言板爬取

一.session和cookie常用的web容器有Nginx、Apache、Tomcat、Weblogic、Jboss、Resin等等http1.0HTTP1.0的特点是无状态无链接的无状态就是指HTTP协议对于请求的发送处理是没有记忆功能的，也就是说每次HTTP请求到达服务端，服务端都不知道当前的客户端（浏览器）到底是一个什么状态。客户端向服务端发送请求后，服务端处理这个请求，然后将内容响应回客
Sapphire～·2020-08-22 04:47
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