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datawhale组队训练——LeetCode分类练习——查找1

题目链接：第一题：35.搜索插入位置第二题：202.快乐数第三题：205.同构字符串第四题：242.有效的字母异位词第五题：290.单词规律第六题：349.两个数组的交集第七题：350.两个数组的交集II第八题：410.分割数组的最大值第九题：451.根据字符出现频率排序第十题：540.有序数组中的单一元素目录35.搜索插入位置202.快乐数205.同构字符串242.有效的字母异位词290.单词规
风灵无畏YY·2020-08-18 02:06

datawhale组队学习——Python基础——文件与文件系统

下内容来自datawhale组队学习——Python基础，供自己学习记录，转载还请附上博客链接！
风灵无畏YY·2020-08-18 02:06

datawhale组队学习——Python基础——类与对象、魔法方法

下内容来自datawhale组队学习——Python基础，供自己学习记录，转载还请附上博客链接！目录类与对象知识点1.对象=属性+方法2.self是什么？
风灵无畏YY·2020-08-18 02:06

datawhale组队训练——LeetCode分类练习——分治

题目链接：第一题：50.Pow(x,n)第二题：53.最大子序和第三题：50.Pow(x,n)题目描述实现pow(x,n)，即计算x的n次幂函数。示例1:输入:2.00000,10输出:1024.00000示例2:输入:2.10000,3输出:9.26100示例3:输入:2.00000,-2输出:0.25000解释:2-2=1/22=1/4=0.25说明:-100.0=0){//对于大于0的数和小
风灵无畏YY·2020-08-18 02:06

datawhale组队学习——Python基础——模块、datatime模块

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风灵无畏YY·2020-08-18 02:06

机器学习集成学习与模型融合！

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：李祖贤，深圳大学，Datawhale高校群成员对比过kaggle比赛上面的top10的模型，除了深度学习以外的模型基本上都是集成学习的产物
Datawhale·2020-08-17 19:14

Python网络爬虫-Datawhale组队task1

文章目录网络基础网络连接爬虫原理页面结构开发者工具查看网页HTTP协议Requests库1主要方法2异常3异常Exercise使用API网络基础网络连接客户端点开一个连接就会向服务器发送出一个请求，服务器就会向客户端返回相应的文件爬虫原理模拟浏览器对目标网站发送请求，然后从网站返回的数据中提取有用的数据，并将有用的数据存放于数据库或文件中。简易爬虫：1）模拟计算器对服务器发起Request请求；2
雪依伊·2020-08-17 06:50

深度神经网络在NLP的应用！

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：张泽，华东师范大学，Datawhale优秀学习者深度学习正在给自然语言处理带来巨大的变革，例如机器翻译，情感分析
Datawhale·2020-08-16 23:11

CV入门赛最全思路&上分技巧汇总！

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：安晟，算法工程师，Datawhale成员赛题数据及背景https://tianchi.aliyun.com
Datawhale·2020-08-16 23:11

八月组队学习！

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale学习开源支持：阿里云天池、讯飞开放平台、贪心科技本月组队学习，主要包含机器学习算法基础、数据分析、编程实践（LeetCode
Datawhale·2020-08-16 23:11

每日一问 - 关于决策树算法

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货来源：Datawhale优秀回答者将在留言区，Datawhale高校群和Datawhale在职群评选优秀回答者，
Datawhale·2020-08-16 23:11

每日一问 - 你有哪些好的秋招经验和秋招坑？

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货来源：Datawhale优秀回答者将在留言区，Datawhale高校群和Datawhale在职群评选优秀/用心回答者
Datawhale·2020-08-16 23:11

机器学习建模神器PyCaret已开源！提升效率，几行代码轻松搞定模型

Datawhale干货编译：张峰，Datawhale成员寄语：PyCaret，是一款Python中的开源低代码（low-code）机器学习库，支持在「低代码」环境中训练和部署有监督以及无监督的机器学习模型
Datawhale·2020-08-16 23:48

房贷首付

TableofContents1datawhale_day011.1达观杯数据简介1.2任务一:数据初始时长:1天1.2.1下载数据,读取数据,观察数据1.2.2查看数据缺失情况1.2.3查看数据分布情况
码小匠---千少·2020-08-16 15:56

30万奖金！首个有阿里技术培训支持，让AI落定场景应用的赛事！

Datawhale主办方：阿里云视觉开放平台首届AI开发者创新应用赛，以“无行业不AI“为主题，融合阿里云视觉AI、云原生、云存储、小程序云等多项产品技术，专注为行业应用产品及解决方案开发用户提供展示创意和想法的舞台
Datawhale·2020-08-16 11:12

数据挖掘竞赛指南：曾经的数据挖掘少年，如今的阿里算法大佬

Datawhale作者：杰少，南京大学硕士简介：杰少，南京大学硕士，天池数据科学家，就职于阿里。KDD19,NIPS18,JDD19第二名，天池竞赛5次Top3，其他数据竞赛平台奖项20余项。
Datawhale·2020-08-16 11:12

9 张手绘图：阐明机器学习模型训练全流程

Datawhale干货译者：张峰，安徽工业大学，Datawhale成员周末在家无聊闲逛github，发现一个很有趣的开源项目，作者用手绘图的方式讲解了机器学习模型构建的全流程，逻辑清晰、生动形象。
算法channel·2020-08-16 10:23

【NLP】基于深度学习的文本分类应用

作者：罗美君，算法工程师，Datawhale优秀学习者在基于机器学习的文本分类中，我们介绍了几种常见的文本表示方法：One-hot、BagsofWords、N-gram、TF-IDF。
风度78·2020-08-16 06:27

NLP-新闻采编数据读取与分析

importmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdfromcollectionsimportCountertrain_df=pd.read_csv(r'A:\Python\Datawhale-NLP
AI_SupplyChain·2020-08-16 05:23

机器学习模型训练全流程！

来源：Datawhale本文约5200字，建议阅读9分钟。本文用手绘图的方式讲解了机器学习模型构建的全流程。
数据派THU·2020-08-16 05:15

DataWhale零基础入门NLP赛事——Task6 基于深度学习的文本分类bert

这里只介绍Bert里面的pretrain和finetune。Google在NAACL2018发表的论文中提出了BERT，采用了预训练-微调这一两阶段模式。什么是预训练模型？预训练就是预先训练好的模型，之前word2vec也是预训练的一种，预先训练好语言模型然后在各种任务中重复使用。什么是transform?transform是一种Encode&Decode模型，网络中用到了Multi-HeadAt
yq313210·2020-08-16 04:48

DataWhale零基础入门NLP赛事系列：Task5 基于深度学习的文本分类

1.word2vec首先通过词向量的学习我发现了自己理解中的误区，我原来一直以为Word2Vec是一种词向量。其实它只是一种训练词向量的模型，和那些机器学习的模型的本质是一回事，通过训练数据得到我们想要的内容，只不过Word2Vec训练出来的是词的向量表示。我觉得这也是许多NLP任务中预训练词向量的原因吧。Word2Vec模型背后的基本思想是对出现在上下文环境里的词进行预测。对于每一条输入文本，我
yq313210·2020-08-16 04:48

DataWhale零基础入门NLP赛事系列——Task2数据读取与分析

数据读取用pandas读取数据train_df=pd.read_csv('data/train_set.csv',sep='\t')print(train_df.head())这里的read_csv由两部分组成：第一个参数是你数据文件的路径，根据自己的实际情况修改成绝对路径或者相对路径；分隔符sep:每列分割的字符,此处设置为\t还有一个参数，这里面没用。nrows是此次读取文件的函数，限制读取的
yq313210·2020-08-16 04:48

DataWhale零基础入门NLP赛事系列——Task3基于机器学习的文本分类

基于机器学习的文本分类在对文本进行特征化的时候，最常见的是词袋模型。1.词袋模型词袋模型(BagofWords，简称BoW),即将所有词语装进一个袋子里，每个词语都是独立的，把每一个单词都进行统计，同时计算每个单词出现的次数。也就是说，词袋模型不考虑文本中词与词之间的上下文关系，仅仅考虑所有词的权重，而权重与词在文本中出现的频率有关。一般来说，词袋模型首先会进行分词，在分词之后，通过统计每个词在文
yq313210·2020-08-16 04:16

重磅 | 完备的 AI 学习路线，最详细的资源整理！

这是涛哥给你推荐的第25篇好文来源：Datawhale|作者：AIUnion昨天有读者朋友向我推荐这篇干货文章，希望我能分享给大家，感谢热心的她，愿大家学习进步。
wuShiJingZuo·2020-08-13 23:47

数据挖掘-Datawhale学习笔记-01-数据分析EDA

前言：数据挖掘小白一个，之前也被师兄带着参加过一次数据竞赛，但是多半在划水，对于一个数据挖掘流程还不是特别清晰，通过Datawhale的系统学习，希望可以学到完成的解题流程，为下次比赛打基础。
Gzw、·2020-08-13 22:00

数据挖掘-Datawhale学习笔记-03-建模调参

学习题目：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231784/information数据挖掘-建模调参：https://tianchi.aliyun.com/notebook-ai/detail?spm=5176.12281897.0.0.502039a9sMPoZZ&postId=95460首先是整理一些模型原理，可以学习一下线性回归模型
Gzw、·2020-08-13 22:28

数据挖掘-Datawhale学习笔记-04-模型融合

Task5模型融合：https://tianchi.aliyun.com/notebook-ai/detail?spm=5176.12586969.1002.15.1cd8593aDCDfxr&postId=95535常见模型融合方式有blending，bagging，加权融合stacking模型融合classStackingAveragedModels(BaseEstimator,Regress
Gzw、·2020-08-13 22:28

《动手学深度学习PyTorch版》打卡_Task5，卷积神经网络基础，LeNet，卷积神经网络进阶

最近参加了伯禹平台和Datawhale等举办的《动手学深度学习PyTorch版》课程，卷积神经网络基础，LeNet，卷积神经网络进阶。神经网络中所说的卷积计算其实是互相关运算，一直以来理解有偏差。
kanatappi·2020-08-13 22:56

数据竞赛入门系列——天池二手车交易价格预测【3】特征工程

一、介绍本系列是记录我参加Datawhale入门数据竞赛过程中的内容和一些体会。希望能够提高自己！竞赛为天池二手车交易价格预测。
cannibalistic-galaxy·2020-08-13 14:12

Datawhale大作业_基于Bert实现文本分类

Datawhale大作业基于Bert实现文本分类ImportParametersandHyperparametersTokenizerLoadIMDBDatasetLoadPretrained-BertModelTrainEvaluatePredict_sentimentTrainLoop
JimmyTotoro·2020-08-13 14:46

Datawhale零基础入门NLP赛事_Task1 赛题理解

Datawhale零基础入门NLP赛事Task1赛题理解比赛目标赛题数据数据标签评价指标Task1赛题理解比赛目标要求选手对加密后的新闻文本数据进行分类，这是一个典型的字符识别问题。
JimmyTotoro·2020-08-13 14:46

深度学习之Pytorch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，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。
Datawhale·2020-08-13 11:20

【NLP】基于机器学习的文本分类！

作者：李露，西北工业大学，Datawhale优秀学习者据不完全统计，网民们平均每人每周收到的垃圾邮件高达10封左右。垃圾邮件浪费网络资源的同时，还消耗了我们大量的时间。
风度78·2020-08-13 10:21

Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task3特征工程

Datawhale零基础入门数据挖掘-Task3特征工程一、特征工程目标对于特征进行进一步分析，并对于数据进行处理。完成对于特征工程的分析，并对于数据进行一些图表或者文字总结并打卡。
李言钜·2020-08-12 18:52

Task4：建模调参

Task4：建模调参学习自：https://github.com/datawhalechina/team-learning/blob/master/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%8C%96%
orangecatcat·2020-08-12 17:00

Pandas基础教程学习（一）

Pandas基础教程（一）Pandas是基于NumPy的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的本文是DataWhale组队学习笔记复习版本，原Github项目地址为joyful-pandas本章是学习笔记的第一节
沉默的溪·2020-08-12 14:50

task03 字符识别模型

Datawhale零基础入门CV赛事-Task3字符识别模型文章目录Datawhale零基础入门CV赛事-Task3字符识别模型3数据读取与数据扩增3.1学习目标3.2CNN介绍3.3CNN发展LeNet
韩绘锦·2020-08-12 14:44

Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task3 特征工程

Datawhale零基础入门数据挖掘-Task3特征工程三、特征工程目标Tip:此部分为零基础入门数据挖掘的Task3特征工程部分，带你来了解各种特征工程以及分析方法，欢迎大家后续多多交流。
韩绘锦·2020-08-12 14:12

组队学习3：Pandas分组（一）（基于Python）

组队学习介绍  最近事情太多（以及人太懒），好久没有空更新博客，遂报名公众号Datawhale的Pandas学习小组来督促自己学习。
绝对是谨慎提交的昵称·2020-08-12 14:41

数据结构与算法(上) Datawhale组队学习——顺序表和链表

引言学习了JAVA的基础知识以后，这是本人第一次接触数据结构与算法的知识，为了更高效以及自律的学习，我加入了Datawhale学习小组。
天天向丶上·2020-08-11 13:53

数据结构与算法(上) Datawhale组队学习——数组

引言学习了JAVA的基础知识以后，这是本人第一次接触数据结构与算法的知识，为了更高效以及自律的学习，我加入了Datawhale学习小组。Task01------数组理论部分：一、理解数组的存储与分类。
天天向丶上·2020-08-11 13:53

数据结构与算法(上) Datawhale组队学习——栈与递归

引言学习了JAVA的基础知识以后，这是本人第一次接触数据结构与算法的知识，为了更高效以及自律的学习，我加入了Datawhale学习小组。
天天向丶上·2020-08-11 13:53

Datawhale组队 15 期 Python:Task05---字典、集合和序列

字典可变类型与不可变类型序列是以连续的整数为索引，与此不同的是，字典以"关键字"为索引，关键字可以是任意不可变类型，通常用字符串或数值。字典是Python唯一的一个映射类型，字符串、元组、列表属于序列类型。那么如何快速判断一个数据类型X是不是可变类型的呢？两种方法：麻烦方法：用id(X)函数，对X进行某种操作，比较操作前后的id，如果不一样，则X不可变，如果一样，则X可变。便捷方法：用hash(X
Sapphire～·2020-08-11 05:19

datawhale组队学习——1.变量、运算符与数据类型&位运算

1.变量、运算符与数据类型&位运算DAY1DAY2DAY1练习题：怎样对python中的代码进行注释？单行注释：#注释内容多行注释（区间注释）：“”“注释内容”""或‘’‘注释内容’’’python有哪些运算符，这些运算符的优先级是怎样的？算术、比较、逻辑、位、三元运算符及其他运算符运算符的优先级：•一元运算符优于二元运算符•先算术运算，后移位运算，最后位运算•逻辑运算最后结合python中is,
misterdays·2020-08-11 03:07

#Datawhale_Python基础 Task 09：文件和文件系统

学习链接文章目录打开文件文件的关闭文件的基本操作文件的读写文件的定位文件的其他操作打开文件Openfileandreturnastream.RaiseOSErroruponfailure.语法open(file,mode='r',buffering=None,encoding=None,errors=None,newline=None,closefd=True)参数file文件路径，相对或者绝对路
Victoria_yangyu·2020-08-11 02:57

机器学习中的优化算法！

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：李祖贤，Datawhale高校群成员，深圳大学在机器学习中，有很多的问题并没有解析形式的解，或者有解析形式的解但是计算量很大
Datawhale·2020-08-11 02:00

基于机器学习的文本分类！

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：李露，西北工业大学，Datawhale优秀学习者据不完全统计，网民们平均每人每周收到的垃圾邮件高达10封左右
Datawhale·2020-08-11 02:28

机器学习模型训练全流程！

↑↑↑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，安徽工业大学，Datawhale成员周末在家无聊闲逛github，发现一个很有趣的开源项目，作者用手绘图的方式讲解了机器学习模型构建的全流程
Datawhale·2020-08-11 02:28

机器学习算法专题（附组队学习）

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale专题作者：王茂霖，华中科技大学，Datawhale成员机器学习算法这一年多来，Datawhale已经分享了数百篇学习干货
Datawhale·2020-08-11 02:28
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