多任务学习 多任务学习属于迁移学习的一种，通过共享参数，学习出多个分数，最后结合起来。典型的算法有「谷歌的 MMOE（Multi-gate Mixture-of-Experts）以及阿里的 ESMM（Entire Space Multi-Task Model)」 ESMM模型 解决什么问题？ 样本选择偏差：构建的训练样本集相当于是从一个与真实分布
五、数据可视化 1、【思考】最基本的可视化图案有哪些？分别适用于那些场景？ 可视化的场景可以分为五大类：展示趋势变化、展示分布关系、展示相关关系、展示排序信息、展示组成关系。 柱状图 反映一个类别变量和一个数值变量之间的关系散点图反映数值型变量之间的相关性折线图反映
一、学习知识概要 1.列表（list）2.元组（tuple）3.字符串（str） 二、学习内容 1.列表（list） 1）定义：列表是有序集合，没有固定大小，能够保存任意数量任意类型的 Python 对象，语法为 [元素1, 元素2, ..., 元素n]。 关键点是「中括号 []」和「逗号 ,」 中括号 把所有元素绑在一起 逗号 将每个元素一
参考资料： 1.水很深的深度学习-CNN 2.卷积神经网络超详细介绍_呆呆的猫的博客-CSDN博客_卷积神经网络 卷积神经网络的概念 计算机视觉和 CNN 发展十一座里程碑 上世纪60年代，Hubel等人通过对猫视觉皮层细胞的研究，提出了感受野这个概念，
第5章 神经网络 5.1 神经元模型 基本定义：神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互联的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所做出的交互反应。 M-P神经元模型： 在此模型中，神经元接收到来自其他n个神经元传递过来的带有权重的信号，并将总输入值与神经元
task04：卷积情感分析 CNN: 能够从局部输入图像块中提取特征，并能将表示模块化，同时可以高效第利用数据可以用于处理时序数据，时间可以被看作一个空间维度，就像二维图像的高度和宽度 那么为什么要在文本上使用卷积神经网络呢？ 与3x3 filter可以查看图像块的方式相同，1x2 filter
文章目录 1 学习内容2 表的加减法2.1 表的加法UNION2.1.1 UNION2.1.2 UNION 与 OR 谓词2.1.3 UNION ALL 2.2 MySQL 8.0 不支持交运算INTERSECT2.3 差集,补集与表的减法2.3.1 MySQL 8.0 还不支持 EXCEPT 运算2.3.2 INTERSECT 与 AND 谓词 2.4 对称差 3 连结(JOIN)4 练习题4.
第五章 神经网络 5.1 神经元模型 "神经网络是由具有适应性的 简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实 世界物体所作出的交互反应" [Kohonen, 1988] 理想中的激活函数是图 5 .2(a) 所示的阶跃函数，它将输入值映射为输出值 "0" 或勺"显然 "1" 对应于神
第二章 3 数据可视化3.1 如何让人一眼看懂你的数据？3.1.1 了解matplotlib，自己创建一个数据项，对其进行基本可视化3.1.2 可视化展示泰坦尼克号数据集中男女中生存人数分布情况（用柱状图）3.1.3 可视化展示泰坦尼克号数据集中男女中生存人与死亡人数的比例图（用柱状图试试）3.1.4 可
学习课程：gitee_Datawhale_GNN 学习论坛：Datawhale CLUB 公众号：Datawhale 1.node_classfication 对于节点分类的任务，GAT的得分是0.765，GCN的得分是0.779。 不同的层数和不同的out_channels通过更改hidden_channels_list的数值。 2.edge_classification 由于之前的学习已经保存
text = pd.read_csv(r'result.csv') text.head() #可视化展示泰坦尼克号数据集中男女中生存人数分布情况（用柱状图试试）。 sex=text.group.by('Sex')['Survived'].sum() sex.plot.bar() plt.title('survived_count') plt.show() sex = text.groupby('Sex'
#异常检测——高维数据异常检测 主要内容包括： Feature Bagging 孤立森林 文章目录 1、引言2、Feature Bagging3、Isolation Forests4、总结 1、引言 在实际场景中，很多数据集都是多维度的。随着维度的增加，数据空间的大小（体积）会以指数级别增长，使数据变得稀疏，这便是维度诅
文章目录 一、概念二、基于距离的度量1.基于单元的方法2.基于索引的方法 三、基于密度的度量1. k-距离（k-distance(p)）2. k-邻域（k-distance neighborhood）3. 可达距离（reachability distance）4. 局部可达密度（local reachability density）5. 局部异常因子 一、概念 专注于有价
集成学习案例一 （幸福感预测） 背景介绍 此案例是一个数据挖掘类型的比赛——幸福感预测的baseline。 比赛的数据使用的是官方的《中国综合社会调查（CGSS）》文件中的调查结果中的数据，其共包含有139个维度的特征，包括个体变量（性别、年龄、地域、职业、健康、婚姻与政治面貌等等）、家
目录 （5）对超参数进行调优网格搜索随机搜索实例 （5）对超参数进行调优 参数与超参数 模型参数是模型内部分配置变量，根据数据进行估计模型超参数是模型外部的配置，其值无法从数据中估计。 常用的调参方法有以下两种： 网格搜索 思想：把所有超参数选择列出来做排列组合 class sklea
这里写目录标题 一、问答系统1.Query理解（1）意图识别（2）槽值填充 2.任务实践 二、命名实体识别任务实践1.构建 AC Tree和初始化参数2.使用AC Tree进行问句过滤3.使用 相似度进行实体匹配 三、意图识别任务实践1.整体思路介绍2.代码介绍（1）TF-IDF特征（2）人工特征（3）使用朴素贝叶斯进行
16.最接近的三数之和 与三数之和非常相似的题目，均为双指针。 代码中给出了部分剪枝操作，可以稍作了解，思考一下剪掉的是什么。 class Solution: def threeSumClosest(self, nums: List[int], target: int) -> int: nums.sort() # 排序的意义是方便后面双指
Aims： 掌握Javabean动作标签和生命周期。 Introduction： Javabean 是特殊的 Java 类，使用 Java 语言书写，并且遵守 Javabean API 规范。 接下来给出的是 Javabean 与其它 Java 类相比而言独一无二的特征： 提供一个默认的无参构造器。需要被序列化并且实现了 Serializable 接口。
有幸参加了DataWhale举办的目标检测组队学习。收获颇多。 每天记录一些自己之前的知识盲点，需经常温习。 项目开源地址：https://datawhalechina.github.io/dive-into-cv-pytorch/#/chapter03_object_detection_introduction/3_6。
前言 在上一章，我们主要学习了： 通过不同索引相关方法访问 Series 和 DataFrame 中的数据索引本身的属性和方法 在本次学习，我们主要关注pandas中分组的相关知识，主要有： 分组的概念及分组对象 GroupBy分组的三大操作：聚合 、变换 、过滤跨列分组的实现 通过学习分组，我们能按照目标
这是在datawhale学习小组学习pandas的第四章内容，分组，以下是学习笔记，仅供参考，不喜勿喷 DataWhale 第四章 分组 一、分组模式及其对象 1. 分组的一般模式 df.groupby(分组依据)[数据来源].使用操作 #分组的常用形式 学生体测的数据集上，如果想要按照性别统计身高中位数 import n
4.字典、字符串 4.1 字典 map是一种较为特殊的数据结构，在任何一种编程语言中都可以看见他的身影，它是一种键值对结构，通过给定的key可以快速获得对应的value。 4.1.1 如何定义字典 var m1 map[string]int m2 := make(map[int]interface{}, 100) m3 := map[string]string{ "nam
【Task04】新闻推荐打卡学习—召回排序 先码后学！ 通过召回的操作， 我们已经进行了问题规模的缩减， 对于每个用户， 选择出了N篇文章作为了候选集，并基于召回的候选集构建了与用户历史相关的特征，以及用户本身的属性特征，文章本省的属性特征，以及用户与文章之间的特征，下面就是使用机器
线性代数 Numpy 定义了 matrix 类型，使用该 matrix 类型创建的是矩阵对象，它们的加减乘除运算缺省采用矩阵方式计算，因此用法和Matlab十分类似。但是由于 NumPy 中同时存在 ndarray 和 matrix 对象，因此用户很容易将两者弄混。这有违 Python 的“显式优于隐式”的原则，因此官方并
