task1

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

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

使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件

本文内容：**使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件**1.问题描述：2.实验原理：3.代码实现：4.测试结果：机器学习导论代码地址：使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件1.问题描述：现有50封电子邮件，存放在数据集task1
Yuetianw·2022-11-26 02:40

吃瓜教程 task1

2.2.1留出法“留出法”将数据集D划分为两个互斥的集合，D=S∪TS∩T=空集注意:训练/测试集的划分要尽可能保持数据分布的一致性，如果从采样的角度来看，类似于”分层采样"一般情况下训练/测试集的划分比例是将2/3~4/5的样本用做训练，剩余样本用作测试2.2.2交叉验证法D划分为k个大小近似的互斥子集，D=D1∪D2∪D3∪...∪Dk，Di∩Dj=空集(i≠j)每个Di保持数据分布的一致性用
StriveKid·2022-11-24 15:02

SpringBoot讲解六：定时任务之Spring Task和Quartz

执行结果是task1执行，task1执行结束，task2执行，task2执行结束，task1执行，ta
Java朱老师·2022-11-24 08:17

SEED2.0 ARP欺骗

2.实验过程Task1：ARPCachePoisoning目标：伪造ARP数据包造成目标主机ARP缓存被修改Task1.AARPrequest查看HostA的ARP缓存AddressHWtypeHWaddressFlagsMaskIface10.9.0.6ether02
qq_31699791·2022-11-23 18:17

动手学深度学习——学习笔记（Task1）

作为机器学习的一类，深度学习通常基于神经网络型逐级表示越来越抽象的概念或模式。我们先从线性回归和softmax回归这两种单层神经网络，简要介绍机器学习中的基本概念。然后，我们由单层神经网络延伸到多层神经网络，并通多层感知机引出深度学习模型。在观察和了解了模型的过拟合现象后，我们将介绍深度学习中对过拟合的常用方法：权重衰减和丢弃法。线性回归线性回归输出是一个连续值，因此适用于回归问题。线性回归模型表
轻沉·2022-11-23 12:20

Datawhale 零基础入门心电图心跳信号多分类预测挑战赛-Task 1 赛题理解

Task1赛题理解1赛题时间序列多分类问题（预测4种不同心跳信号的概率）。
Little_stepL·2022-11-23 02:53

西瓜书1-2章阅读笔记(吃瓜教程Task1)

概览本人根据个人偏好选择一些阅读重点进行笔记当下的机器学习是建立在概率论与数理统计基础之上，所谓机器学习，其实也不过是一种非常特殊且抽象的，计算机找规律。基础术语假设空间性能度量代价敏感错误率基础术语本人个人理解糅合西瓜书原文，欢迎看西瓜书本身的案例，更好理解样本：一条记录，表示某个事件or对象数据集：所有样本的集合属性、特征：反映着事件or对象的某个性质属性空间：由样本所有属性综合起来的一个空间
无知之人_dream·2022-11-22 22:39

Datawhale 李宏毅机器学习 Task1

目录一.简单理解机器学习二.机器学习基本步骤三.机器学习相关步骤：1.监督学习2.半监督学习3.迁移学习4.无监督学习5.监督学习中的结构化学习6.强化学习四.学习总结一.简单理解机器学习就像是生物本能，比如河狸修水坝一样，流水声刺激河狸->河狸开始修水坝，直到听不见水声。我们需要赋予机器这种本能，然后通过学习具备能力，对机器而言就是找到一个合适的function。二.机器学习基本步骤就像把大象放
社区小萌新·2022-11-22 17:31

2022数维杯国际数学建模C题代码+思路+报告

2022数维杯国际数学建模C题目录2022数维杯国际数学建模C题数据说明Task1数据分析Task2筛选出脑结构特征和行为结构特征两表合并随机森林分类随机森林参数输出Task3读入数据并将ecog列删除两表合并并编码聚类成
系甘·2022-11-22 13:06

阿里云天池金融风控训练营【task1赛题理解】学习笔记

金融风控训练营task1赛题理解学习笔记本学习笔记为阿里云天池金融风控训练营task1-赛题理解的学习内容一、学习知识点概要文章目录金融风控训练营task1赛题理解学习笔记一、学习知识点概要二、学习内容
优岚岚·2022-11-21 05:57

（SEED-Lab) Linux Firewall Exploration Lab

LinuxFirewallExplorationLab欢迎大家访问我的GitHub博客https://lunan0320.cn文章目录（SEED-Lab)LinuxFirewallExplorationLab一、实验目标二、实验原理三、实验过程Task1
lunan0320·2022-11-21 04:59

李宏毅机器学习-Task1

李宏毅机器学习–Task1很开心能够参加Datawhale十月组队学习活动,今天起我将在CSDN上发布我的李宏毅机器学习课程学习笔记。
天气冷冷的_ncepu·2022-11-19 02:51

Datawhale 李宏毅机器学习 Task1

李宏毅机器学习1.引入引入：生物本能思考：如何赋予机器本能？2.机器学习Framework3.机器学习相关技术4.为什么要做机器学习？1.引入引入：生物本能河狸筑造水坝的能力思考：如何赋予机器本能？通过规则（hand-craftedrules）编码存在问题：难以考虑所有可能性永远无法超越创造者大量人工因素2.机器学习machinelearning所做的事情，你可以想成就是在寻找一个function
STUffT·2022-11-19 02:27

[2022-10-09]神经网络与深度学习 hw5 - 卷积

contentshw5卷积task1题目内容题目分析区分：卷积核和滤波器卷积核里面的数字是怎么得到的卷积的过程边上怎么办？
三工修·2022-11-15 17:42

【RTOS训练营】作业讲解、队列和环形缓冲区、队列——传输数据、队列——同步任务和晚课提问

idletask->hook->flagIdleTaskrun=1,礼让，轮到task1运行，task1从printf中间继续运行，打印完下一个字符后，才设置flagIdleTaskrun=0，可以看到
韦东山·2022-10-28 16:03

Task用法详解

{//1.new方式实例化一个Task，需要通过Start方法启动Tasktask=newTask(()=>{Thread.Sleep(1000);Console.WriteLine($"hello,task1
奇点码农·2022-10-12 07:18

吃瓜教程Task1笔记 fromHan

采样方法:西瓜书前两章在本书后面很多地方也有用到，比如bagging方法正是基于自助采样法，集成方法希望基学习器好而不同，通过改变学习样本的分布可以做到这点，让学习器学习不同的样本从而增大学习器间的差异。相较于adaboost每次给样本重新分配权重改变分布，bagging采用bootstrap采样法也可以看作一种改变样本分布的形式，被选中的样本权重为1，未被选中的样本权重为0，T次bootstra
Lennon �·2022-10-12 07:03

ICMP Redirect Attack Lab（SEED实验）

ICMPRedirectAttackLab（SEED实验）ICMP重连就是我们伪装的路由器通过报文告诉受害者，发向某个方向的报文不应发给另一个路由器，而应该发给我们，并以此截获受害者的报文，实现MITM环境配置Task1
winnower-sliff·2022-09-14 14:29

Secret-Key Encryption Lab网安实验

Secret-KeyEncryptionLab网安实验实验站点文章目录Secret-KeyEncryptionLab网安实验Task1:FrequencyAnalysisAgainstMonoalphabeticSubstitutionCipherTask2
winnower-sliff·2022-09-14 14:59

【网络攻防技术】实验八——SQL注入实验

文章目录一、实验题目二、实验步骤及结果Task1:GetFamiliarwithSQLStatementsTask2:SQLInjectionAttackonSELECTStatementTask2.1
whalien__52·2022-09-09 20:56

集成学习(上)——Task1 机器学习三要素

机器学习三要素进度条踩的小坑机器学习到底学习啥？文科生能搞定机器学习吗？常用的工具有哪些？[^1]回归具体过程数据导入数据概览模型训练——线性回归制作训练集和测试集的数据训练模型分类无监督学习进度条Mon15Mon22Mon290ML回归偏差评估调参分类评估调参现有任务机器学习基础踩的小坑RemoveError:'setuptools'isadependencyofcondaandcannotbe
Amihua Lau·2022-08-18 13:12

SpringBoot项目下@Async注解的使用

SpringBoot启用@Async注解1.启动类添加@EnableAsync注解2.添加线程池3.创建接口调用的2个任务4.创建Controller接口调用5.测试结果简介应用场景一个接口需要执行多个任务时，如task1
ID_云泽·2022-07-18 14:46

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

【南瓜书ML】(task1)绪论+模型评估与选择

学习总结学习南瓜书，先看西瓜书本—第1章和第2章主要是讲一些基本概念和术语，可以先跳过以下知识点，等后面部分学完后再来回顾：第1章：【1.4-归纳偏好】可以跳过第2章：【2.3.3-ROC与AUC】及其以后的都可以跳过高阶指标包括P-R曲线，ROC曲线和平均精度均值。P-R曲线的横坐标是召回率，纵坐标是精确率；ROC曲线的横坐标是假阳性率，纵坐标是真阳性率。平均精度均值mAP是对每个用户的精确率均
山顶夕景·2022-07-14 07:12

吴恩达机器学习作业-Linear Regression（Python实现）

Task1：Linearregressionwithonevariable首先先引入库importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt
程序员还要写代码·2022-07-13 07:03

Hack The Box Starting Point 渗透测试入门靶场 TIER 2 - Archetype

TASK1，数据库服务在哪个TCP端口？根据nmap的扫描结果，MicrosoftSQLServer2017服务运行在1433端口。TASK2，SMB上可用的非管理共享的名称是什么？
D4vid·2022-07-10 16:25

pytorch第一次

【Task1(2天)】PyTorch的基本概念1.什么是Pytorch，为什么选择Pytroch？
weixin_43183437·2022-05-09 07:13

天池龙珠数据挖掘训练营 Task4 学习笔记（建模调参）

天池龙珠数据挖掘训练营学习笔记天池龙珠数据挖掘训练营Task1学习笔记（赛题理解）天池龙珠数据挖掘训练营Task2学习笔记（数据分析）天池龙珠数据挖掘训练营Task3学习笔记（特征工程）天池龙珠数据挖掘训练营
cndrip·2022-04-08 08:19

天池龙珠计划——机器学习训练营 Task1

目录机器学习算法（一）:基于逻辑回归的分类预测前言逻辑回归介绍实战基本参数iris数据集实战机器学习算法（一）:基于逻辑回归的分类预测前言笔记，主要记录阿里云天池龙珠训练营机器学习部分的学习成果逻辑回归介绍逻辑回归（Logisticregression，简称LR）虽然其中带有"回归"两个字，但逻辑回归其实是一个分类模型，主要用于两分类问题（即输出只有两种，分别代表两个类别）。回归模型中，y是一个定
G-Jarvey·2022-04-01 07:39

零基础入门金融风控-贷款违约预测_Task1

贷款违约预测_Task1零基础入门金融风控-贷款违约预测_Task1数据概况预测指标零基础入门金融风控-贷款违约预测_Task1数据概况数据包含三部分：训练集（train.csv）、测试集A（testA.csv
JimmyTotoro·2022-03-25 07:11

Python多任务编程——线程之间共享变量

问题：线程之间共享全局变量数据出错importthreadingg_num=0deftask1():foriinrange(1000000):globalg_numg_num+=1print('TASK1
·2022-03-09 14:59

JavaScript｜十进制数转二进制

题目来源：“如果”可以“重来”|百度前端技术学园验证工具：在线进制转换|进制转换器—在线工具Task1实现当点击转化按钮时，将输入的十进制数字转化为二进制，并显示在result的p标签内Task2转化显示后的二进制数为
·2022-03-07 19:23

知识图谱小鲸鱼队之 Task 1 知识图谱介绍

知识图谱小鲸鱼队之Task1知识图谱介绍知识图谱多关系图实体知识图谱的价值怎么构建知识图谱呢？
蛋炒双黄蛋·2022-02-26 07:57

冲刺班73期第7天: 任务代码-澜沧江

Task1范文ThelinegraphillustrateschangingtrendsinthenumberofvisitorstoacertainCaribbeanislandfrom2010to2017
雅思冲冲冲·2022-02-19 17:24

2020-03-24 二手车交易价格预测 task1 总结

经过第一次直播，两位牛人分享了探索性数据分析以及baseline的相关经验，另外还热心回答了一些我平时也比较关心的问题，经过这次比赛的初步阶段探索，我对回归问题的理解进一步加深。因为平时研究的更多是分类问题，像是欺诈识别，银行客户分类等，对于回归问题的细节，像是数据分布，特征工程处理都有不同之处，这也是我比较期待后面的分享的原因。继续努力吧~
陶龙_c687·2022-02-18 23:05

爬虫~爬爬爬~task1

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。它由从地方到全球范围内几百万个私人的、学术界的、企业的和政府的网络所构成。通过电子、无线和光纤等一系列广泛的技术来实现。这种将计算机网络互相连接在一起的方法可称作“网络互联”，在此基础上发展出来的覆盖全世界的全球性互
韩绘锦·2022-02-13 10:12

Homework of ANS

Task1(warmup)Downloadthefollowingpcapfile:(http://nsl.cs.waseda.ac.jp/~mori/data/warmup.pcap)Forthefollowingtasks
Colin_0463·2022-02-12 16:34

python多线程互斥锁与死锁

目录一、多线程间的资源竞争二、互斥锁1.互斥锁示例2.可重入锁与不可重入锁三、死锁一、多线程间的资源竞争以下列task1()，task2()两个函数为例，分别将对全局变量num加一重复一千万次循环（数据大一些
·2022-02-10 14:25

【王喆-推荐系统】前沿篇-(task1)YouTube推荐架构

学习总结YouTube推荐架构=召回层（多，快）+排序层（少，精）。候选集生成模型：用了EmbeddingMLP，注意最后的多分类的输出层，预测的是用户点击了“哪个”视频。线上服务时，需要从输出层提取出【视频Embedding】，从最后一层ReLU层得到【用户Embedding】，然后利用最近邻搜索（如LSH等）快速得到某用户的候选集。排序模型：也是EmbeddingMLP架构，但是有更多的用户和
山顶夕景·2021-11-16 15:14

UnusualDeepLearning-task1

task1绪论与深度学习概述、数学基础(Datawhale31期组队学习)文章目录task1绪论与深度学习概述、数学基础基础点知识点1人工智能、机器学习与深度学习1.1人工智能1.2机器学习2深度学习的定义和主要应用
yxyibb·2021-11-15 15:30

【新闻文本分类】(task1)赛题数据分析

学习总结（1）要熟悉pandas、matplotlib等工具包，如train_df['text_unique']=train_df['text'].apply(lambdax:''.join(list(set(x.split('')))))以空格为分隔提取每个单词后存取set去重再转为list操作，得到去重后的text_unique列。（2）文本分类问题，需要根据每句的字符进行分类。难点是需要对匿
山顶夕景·2021-11-03 09:55

天池-新闻文本分类-task1机器学习算法（未完待续）

文章目录二、LightGBM介绍三、代码解析3.1TF+RidgeClassifier3.1.2max_features举例3.1.3todense方法3.1.4F1_score(sklearn)3.2TF-IDF+RidgeClassifier3.3TF-IDF+朴素贝叶斯3.4TF-IDF+决策树3.5TF-IDF+随机森林3.6TF-IDF+XGBoost3.7TF-IDF+LightGBM
神洛华·2021-10-23 16:45

Task 01：决策树（上）打卡（学习内容简单总结+课后题自解

Task1：学习链接：PartA:决策树—Datawhale(datawhalechina.github.io)学习到的知识：从信息论中引入信息熵，此作为判断节点不纯度，通过分裂来降低子节点的平均不纯度
小果一粒沙·2021-10-14 20:40

Environment Variable and Set-UID Program Lab

.fork、exceve、system三者的功能，并观察不同现象5.Set-UID程序的行为6环境变量与Set-UID程序中存在的安全问题（如权限泄露）7.动态链接器的保护机制二、实验步骤与结果（一）Task1
网络安全learner·2021-10-11 17:53

【机器学习实战 Task1】 （KNN）k近邻算法的应用

1背景1.1k近邻算法的概述（1）k近邻算法的简介k-近邻算法是属于一个非常有效且易于掌握的机器学习算法，简单的说就是采用测量不同特征值之间距离的方法对数据进行分类的一个算法。（2）k近邻算法的工作原理给定一个样本的集合，这里称为训练集，并且样本中每个数据都包含标签。对于新输入的一个不包含标签的数据，通过计算这个新的数据与每一个样本之间的距离，选取前k个，通常k小于20，以k个剧里最近的数据的标签
202xxx·2021-09-20 20:41

网页制作系列学习（三）CSS编程排版练习：下拉组件，导航菜单和多个css布局

一、前言-实验要求TASK1制作一个简单的页面，要求：1）菜单始终在屏幕的上方（无论拖动）；2）网页的结构如附件所示。每个区块之间，需要有边距和空白。
空廊·2021-09-10 20:00

【李宏毅深度学习CP1-2】(task1)机器学习简介

目录一、机器学习介绍二、机器学习相关的技术2.1监督学习2.2半监督学习2.3迁移学习2.4无监督学习2.5监督学习中的结构化学习2.6强化学习三、为什么我们需要学习机器学习?一、机器学习介绍1950年人工智能(AI)、ArtificialIntelligence人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、
202xxx·2021-08-16 22:04

实现java简单的线程池

的线程池线程池的状态转化总结拆分实现流程请看下面这张图首先我们得对线程池进行一个功能拆分ThreadPool就是我们的线程池，t1，t2，t3代表三个线程BlockingQueue代表阻塞队列main代表main方法的线程task1
·2021-08-05 13:06
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