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  • 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(Python ...

    程序员文章站2023-10-28
  • Datawhale零基础入门NLP赛事 - Task1 赛题理解

    Datawhale零基础入门NLP赛事 - Task1 赛题理解一、赛事名称及介绍一、赛事名称及介绍赛事名称::零基础入门NLP - 新闻文本分类.赛事介绍:赛题简介赛题以新闻数据为赛题数据,赛题数据为14个类别的新闻文本,要求选手对新闻文本进行分类。(为了防止人工标注,官方对赛事数据的文本按照字符级别进行了匿名处理)难度分析该赛题难度相对较低,适合广大NLP小白入门。...

    程序员文章站2023-08-11
  • DataWhale_python训练营task3

    三.Task03:异常处理(1天)理论部分了解可能会出现的各类异常熟练掌握try_except_finally结构,使用raise语句抛出指定的异常。练习部分猜字游戏1.python标准异常总结异常具有层次关系(如BaseException就是所有异常的总称)。异常类型解释BaseException所有异常的基类(基类就是父类,基本类型)Exception常规异常的基类StandardError所有内建标准异常的基类ArithmeticEr

    程序员文章站2023-04-03
  • Datawhale 计算机视觉基础-图像处理(下)-Task04 HOG特征描述算子-行人检测

    4.1 简介本次任务将学习一种在深度学习之前非常流行的图像特征提取技术——方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradients),简称HOG特征。HOG特征是在2005年CVPR的会议发表,在图像手工特征提取方面具有里程碑式的意义,当时在行人检测领域获得了极大成功。学习HO...

    程序员文章站2022-07-14
  • 【Datawhale组队学习】真假小白群虐Python队-Task04:列表、元组和字符串

    Task04:列表、元组和字符串在开始说今天的内容之前,我们要介绍一下 序列 的概念序列:是保存多个数据项的对象,它们一个接着一个存储,并可以对存储在序列中的元素进行查找和操作。列表和元组就是两种基本的序列。列表和元组直接的区别很简单:列表是可变的,而元组一旦创建后就不可以该表它们的内容。列表nam...

    程序员文章站2022-07-14
  • Datawhale_day2

    本章作业假设字符3750,字符900和字符648是句子的标点符号,请分析赛题每篇新闻平均由多少个句子构成?统计每类新闻中出现次数对多的字符————————————————————————————————————————————题1 代码:import pandas as pdimport osdat...

    程序员文章站2022-07-14
  • day1-Datawhale-数据结构与算法

    1.利用动态数组解决数据存放问题编写一段代码,要求输入一个整数N,用动态数组A来存放2~N之间所有5或7的倍数,输出该数组。示例:输入:N = 100 输出:5 7 10 14 15 20 21 25 28 30 35 40 42 45 49 50 55 56 60 63 65 70 75 77 8...

    程序员文章站2022-07-14
  • DATAWHALE-数据挖掘竞赛入门-task4-模型融合

    背景在这次Datawhale的组队学习中,我们主要学习数据竞赛的相关知识,其中task5是有关于模型融合的知识。模型融合简介对完成调参的多个模型所得的预测结果进行综合,以不同的方法进行结果的融合(如加权平均、stacking、voting等),以提升模型整体的性能。在进行模型融合之前,各个基学习器不...

    程序员文章站2022-07-14
  • Datawhale Pandas研习社 第二次打卡记录

    Datawhale Pandas研习社 第二次打卡记录一、习题解答 (这里给出官方解答)【练习】 现有一份关于口袋妖怪的数据集,请解决下列问题:(a)双属性的Pokemon占总体比例的多少?df['Type 2'].count()/df.shape[0](b)在所有种族值(Total)不小于580的...

    程序员文章站2022-07-14
  • DataWhale-天池街景数字识别竞赛-task5-模型集成

    背景2020年5月的DW组队学习选择了天池的街景字符编码识别,在这个入门竞赛中,数据集来自Google街景图像中的门牌号数据集(The Street View House Numbers Dataset, SVHN),并根据一定方式采样得到比赛数据集。评测标准为测试集预测结果的准确率,即编码识别正确...

    程序员文章站2022-07-14
  • DATAWHALE-数据挖掘竞赛入门-task4-建模调参

    背景在这次Datawhale的组队学习中,我们主要学习数据竞赛的相关知识,其中task4是有关于建模调参的知识。建立模型1.主要模型线性回归模型  ——>线性回归模型知乎专栏       线性回归是一种被广泛应用的回归技术,也是机器学习里面最简单的一个模型,它有很多种推广形式,本质上它是一系列...

    程序员文章站2022-07-14
  • day3-Datawhale-数据结构与算法

    理论部分用数组实现一个顺序栈。用链表实现一个链栈。理解递归的原理。练习部分根据要求完成车辆重排的程序代码假设一列货运列车共有n节车厢,每节车厢将停放在不同的车站。假定n个车站的编号分别为1至n,货运列车按照第n站至第1站的次序经过这些车站。车厢的编号与它们的目的地相同。为了便于从列车上卸掉相应的车厢...

    程序员文章站2022-07-14
  • Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task4 建模调参

    Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task4 建模调参

    本节内容为各种模型以及模型的评价和调参策略。一、读取数据import pandas as pdimport numpy as npimport warningswarnings.filterwarnings('ignore')reduce_mem_usage 函数通过调整数据类型,帮助我们减少数据在...

    程序员文章站2022-07-14
  • Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task4 建模调参

    Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task4 建模调参

    文章目录一、前言二、学习目标三、学习过程1.相关原理介绍与推荐(1)线性回归(2)决策树(Decision Tree)(3)GBDT模型(4)XGBoost模型(5)LightGBM模型2.读取数据3. 线性回归 & 五折交叉验证 & 模拟真实业务情况(1)简单建模(2)五折交叉验证...

    程序员文章站2022-07-14
  • Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task4 建模调参

    Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task4 建模调参

    review通过上次的学习,我们了解了特征工程的操作流程,对数据的处理技巧。为我们这部分数据建模与调参打下了基础。建模与调参5.1学习目标 了解常用的机器学习模型,并掌握机器学习模型的建模与调参流程完成相应学习打卡任务5.2 内容介绍线性回归模型: 线性回归对于特征的要求; 处理长尾分布; 理解线性...

    程序员文章站2022-07-14
  • Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task4 建模调参

    Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task4 建模调参

    5.1内容介绍线性回归模型:线性回归对于特征的要求;处理长尾分布;理解线性回归模型;模型性能验证:评价函数与目标函数;交叉验证方法;留一验证方法;针对时间序列问题的验证;绘制学习率曲线;绘制验证曲线;嵌入式特征选择:Lasso回归;Ridge回归;决策树;模型对比:常用线性模型;常用非线性模型;模型...

    程序员文章站2022-07-14
  • Datawhale零基础入门数据挖掘-Task4 建模调参笔记

    Datawhale零基础入门数据挖掘-Task4 建模调参笔记

    Task4 建模调参一.常见模型1.1 线性回归模型参考博客:线性回归1.2 决策树模型参考博客:决策树模型1.3 GBDT模型参考博客:GBDT1.4 XGBoost模型参考博客:XGBoost模型1.5 LightGBM模型参考博客:LightGBM模型推荐教材:《机器学习》 《统计学习方法》 ...

    程序员文章站2022-07-14
  • Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task4 建模调参

    Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task4 建模调参

    奥利给,学起来,哈哈哈哈(嗷 我的vscode无法调动 numpy 我哭了)相关原理的学习整理:标题线性回归:**主要是记住其代码块 **资料来源:[ https://zhuanlan.zhihu.com/p/49480391 ]最简单的公式:f(x)= w’x+b注: 在这里的 w x 都是两个列...

    程序员文章站2022-07-14
  • Datawhale零基础入门数据挖掘-Task4建模调参

    Datawhale零基础入门数据挖掘-Task4建模调参

    4.1 学习目标了解常用的机器学习模型,并掌握机器学习模型的建模与调参流程完成相应学习打卡任务4.2 内容介绍1. 线性回归模型:线性回归对于特征的要求;处理长尾分布;理解线性回归模型;2. 模型性能验证:评价函数与目标函数;交叉验证方法;留一验证方法;针对时间序列问题的验证;绘制学习率曲线;绘制验...

    程序员文章站2022-07-14
  • Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task4 建模调参

    Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task4 建模调参

    Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task4 建模调参一.内容介绍线性回归模型:线性回归对于特征的要求;处理长尾分布;理解线性回归模型;模型性能验证:评价函数与目标函数;交叉验证方法;留一验证方法;针对时间序列问题的验证;绘制学习率曲线;绘制验证曲线;嵌入式特征选择:Lasso回归;Ridge...

    程序员文章站2022-07-14