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搜索资源列表

  1. Datawhale打卡第2次.ipynb

  2. Datawhale打卡第二次，提交文件用于交流讨论，同时开通自己的创作空间，希望大家都能从中有所收获。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-03-24
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：qq_40791906

  1. Datawhale-Task2数据读取和数据扩增直播(1)(1).pptx

  2. 这是datawhale开源小组分享的ppt,是在天池平台上的一个比赛的讲解ppt，比赛是零基础学cv之街景字符识别。这个ppt是第二次直播课的ppt。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-05-28
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：qq_41881259

  1. datawhale中的numpy总结

  2. datawhale开源项目中的numpy总结，帮助大家更好的记忆numpy函数，也可以打印出来贴在床头背诵（误）

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-12-16
    • 文件大小：11264
    • 提供者：DMax13

  1. Datawhale 数据挖掘入门：数据分析 笔记

  2. TASK2:数据分析 摘自 AI蜗牛车 在Datawhale 数据挖掘入门：数据分析部分的讲义 赛题：零基础入门数据挖掘 – 二手车交易价格预测 地址：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231784/introduction?spm=5176.12281957.1004.1.38b02448ausjSX 1 主要的内容 载入各种数据科学以及可视化库: 数据科学库 pandas、numpy、scipy； 可视化库 matplotlib

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：94208
    • 提供者：weixin_38633475

  1. DataWhale数据挖掘学习–Task 2 数据分析

  2. EDA数据分析2.1 数据加载2.2 查看数据概况2.3 检测缺失值、异常值、重复值2.3.1 缺失值判断2.3.2 缺失值可视化missingno矩阵查看缺失值missingno条形图查看缺失值2.3.3异常值检测倾斜值检测2.4 查看预测值分布查看skewness和kurtosis查看具体频数2.5 数据特征分析2.5.1数字特征分析相关性分析查看几个特征的 偏度和峰值每个数字特征得分布可视化数字特征相互之间的关系可视化多变量互相回归关系可视化2.5.2类型特征分析类别特征unique分析类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38626179

  1. Datawhale从零开始数据挖掘第二次打卡

  2. Task2数据分析 参考资料 数据处理之二——数据探索性分析（EDA） 数据科学学习手札62 数据探索性分析（EDA） EDA (Exploratory Data Analysis)，也就是对数据进行探索性的分析，从而为之后的数据预处理和特征工程提供必要的结论。 拿到数据之后，我们必须要明确以下几件事： 数据是如何产生的，又是如何储存的 数据是原始数据，还是经过人工处理的 数据有哪些业务背景组成的，数据字段有什么含义 数据字段是什么类型的，每个字段的分布是怎样的 训练集的数据和测试集的数据分布是

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38545332

  1. Datawhale打卡第2次

  2. EDA (Exploratory Data Analysis)，也就是对数据进行探索性的分析，从而为之后的数据预处理和特征工程提供必要的结论。 通常我们用到pandas库和可视化工具如 matplotlib 和 seaborn 就可以完成了。主要的步骤是：理解问题；读取数据；单变量探索；多变量探索；数据预处理；建立假设，并检验。 本次对二手车价格数据EDA的整个过程我用代码记录了下来，下面是我代码的一些展示，不再用过多的语言描述。 import warnings warnings.filterw

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38504170

  1. Datawhale从零开始数据挖掘第三次打卡

  2. Task3特征工程 Review 在上一阶段的学习，我们分析了数据，下面大概总结一下在特征工程中要用到的结论： seller和offertype对预测基本没用，需要删掉 特征v_1和v_6基本线性相关，保留一个就可以 数字特征为 [‘power’, ‘kilometer’, ‘v_0’, ‘v_1’, ‘v_2’, ‘v_3’, ‘v_4’, ‘v_5’, ‘v_6’, ‘v_7’, ‘v_8’, ‘v_9’, ‘v_10’, ‘v_11’, ‘v_12’, ‘v_13’,‘v_14’ ] 类别

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：215040
    • 提供者：weixin_38595473

  1. DataWhale——Task01：Pandas基础

  2. DataWhale：Task01 Pandas基础 学习内容分为以下两个部分： 理论部分 掌握常见文件格式的读写操作 理解并熟悉 Series 和 DataFrame 的重要属性和重要方法 掌握各类排序（索引排序和值排序、单级排序和多级排序） 练习部分 《权利的游戏》剧本数据集分析 科比投篮数据集分析 —————————————–进入正题—————————————– （一）两个库 NumPy NumPy是一个科学计算基础库其中提供了许多向量和矩阵操作，能让用户轻松完成最优化、线性代数、积分、插值

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：579584
    • 提供者：weixin_38566180

  1. Datawhale 组对学习打卡营 任务11： 注意力机制和Seq2seq模型

  2. 目录 注意力机制 Softmax屏蔽 点积注意力 测试 多层感知机注意力 测试 总结 引入注意力机制的Seq2seq模型 解码器 训练 训练和预测 import math import torch import torch.nn as nn import os def file_name_walk(file_dir): for root, dirs, files in os.walk(file_dir): # print(root, root) # 当前目录路径

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：380928
    • 提供者：weixin_38660579

  1. Datawhale&kesci&伯禹教育-深度学习-第二次打卡1 过拟合&欠拟合的解决方法

  2. 训练误差和泛化误差 训练误差： 在训练数据上表现得误差 泛化误差：在任意测试数据上表现的误差的期望 通过损失来衡量误差。例如，线性回归用平方损失函数，softma用的交叉熵回归。 模型的核心是降低泛化误差。 常见训练数据划分方法 1.留有一定比例的验证集 2. K折交叉验证 欠拟合（无法得到较低的误差）和过拟合（训练误差远小于测试误差） 产生的原因： 模型复杂度和训练数据 1.模型复杂度 2. 训练数据 一般来说训练数据随模型成正比例关系。 解决方法 ： L2范数正则化 通过模型的计算误差来惩罚

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：113664
    • 提供者：weixin_38744557

  1. Datawhale 组对学习打卡营 任务10：机器翻译及相关技术

  2. 目录 机器翻译和数据集 数据预处理 分词 建立词典 载入数据集 Encoder-Decoder Sequence to Sequence模型 模型 具体结构 Encoder Decoder 损失函数 训练 测试 . . 机器翻译和数据集 机器翻译（MT）：将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言，用神经网络解决这个问题通常称为神经机器翻译（NMT）。 主要特征：输出是单词序列而不是单个单词。 输出序列的长度可能与源序列的长度不同。【如：i am Chinese（3个词） 翻译成中文 我是中国人

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：481280
    • 提供者：weixin_38681646

  1. DataWhale组队学习打卡（二）

  2. 前言 记《手动学深度学习》组队学习第二次打卡 打卡内容 线性回归代码实现（基于Pytorch） 理论复习 线性回归理论部分可参考上一篇博客 线性回归模型从零开始的实现 借助jupyter运行代码，方便清晰展示各环节的输出情况。 1. 导入基础模块 In [ ]: # import packages and modules %matplotlib inline import torch from IPython import display from matplotlib import pyplo

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：75776
    • 提供者：weixin_38682406

  1. team-learning-program:主要存储Datawhale组队学习中的“编程，数据结构与算法”方向的资料-源码

  2. 简介 本项目主要存储Datawhale组队学习中的“编程，数据结构与算法”方向的资料。 主要包括： 备注 有关组队学习的开源内容 ：主要展示Datawhale的组队学习计划。 ：主要存储Datawhale组队学习中“编程，数据结构与算法”方向的资料。 ：主要存储Datawhale组队学习中“数据挖掘/机器学习”方向的资料。 ：主要存储Datawhale组队学习中“自然语言处理”方向的资料。 ：主要存储Datawhale组队学习中“计算机视觉”方向的资料。 ：主要存储Data

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42136826

  1. team-learning-data-mining:主要存储Datawhale组队学习中“数据挖掘机器学习”方向的资料-源码

  2. 简介 本项目主要存储Datawhale组队学习中的“数据挖掘/机器学习”方向的资料。 主要包括： 备注 有关组队学习的开源内容 ：主要展示Datawhale的组队学习计划。 ：主要存储Datawhale组队学习中“编程，数据结构与算法”方向的资料。 ：主要存储Datawhale组队学习中“数据挖掘/机器学习”方向的资料。 ：主要存储Datawhale组队学习中“自然语言处理”方向的资料。 ：主要存储Datawhale组队学习中“计算机视觉”方向的资料。 ：主要存储Dataw

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：73400320
    • 提供者：weixin_42139252

  1. matplotlib-datawhale数据集-数据集

  2. matplotlib-datawhale数据集 diamonds.csv Drugs.csv iris.csv layout_ex1.csv pokemon.csv tips.csv

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：310272
    • 提供者：weixin_38639237

  1. numpy-datawhale 数据集-数据集

  2. numpy-datawhale 数据集 iris.txt

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：1003
    • 提供者：weixin_38628920

  1. datawhale_19_RecommandNews:Datawhale第19期学习推荐系统实践（新闻推荐）学习打卡-源码

  2. datawhale_19_RecommandNews:Datawhale第19期学习推荐系统实践（新闻推荐）学习打卡

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：590848
    • 提供者：weixin_42133918

  1. recoNews:datawhale零基础入门推荐系统-新闻推荐-源码

  2. 新闻快讯 datawhale零基础入门推荐系统-新闻推荐

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：419840
    • 提供者：weixin_42108054

  1. Datawhale：动手深度学习第一次打卡！

  2. Datawhale：动手深度学习第一次打卡！ 继续一边学习一边敲代码： 循环神经网络基础 import torch import torch.nn as nn import time import math import sys import d2lzh_pytorch as d2l device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') #%% (corpus_indices, char_to_idx, idx

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：49152
    • 提供者：weixin_38716081
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