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RSS订阅转载 天池新手赛-语义分割笔记（一）
# 查看当前kernel下已安装的包 list packages!pip list --format=columns# 安装拓展包pip install some_package --user# 举例：安装sklearn某依赖库!pip install sklearn2pmml --user# 举例：绘图案例 an example of matplotlib%matplotlib inlineimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as
2021-02-20 16:20:45
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原创 Datawhale 零基础入门数据挖掘 Task5 模型融合
Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task5 模型融合五、模型融合Tip:此部分为零基础入门数据挖掘的 Task5 模型融合 部分，带你来了解各种模型结果的融合方式，在比赛的攻坚时刻冲刺Top，欢迎大家后续多多交流。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/int...
2020-04-04 21:55:25
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原创 Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task4 建模调参 学习笔记
Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task4 建模调参四、建模与调参Tip:此部分为零基础入门数据挖掘的 Task4 建模调参 部分，带你来了解各种模型以及模型的评价和调参策略，欢迎大家后续多多交流。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/introductio...
2020-04-01 21:25:30
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原创 Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task3 特征工程 笔记
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。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...
2020-03-28 11:25:49
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原创 《零基础入门数据挖掘》组队学习之数据的探索性分析（EDA）
Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task2 数据分析二、 EDA-数据探索性分析Tip:此部分为零基础入门数据挖掘的 Task2 EDA-数据探索性分析 部分，带你来了解数据，熟悉数据，和数据做朋友，欢迎大家后续多多交流。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/23178...
2020-03-24 11:10:05
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原创 文本分类 基础学习
文本情感分类文本分类是自然语言处理的一个常见任务，它把一段不定长的文本序列变换为文本的类别。本节关注它的一个子问题：使用文本情感分类来分析文本作者的情绪。这个问题也叫情感分析，并有着广泛的应用。同搜索近义词和类比词一样，文本分类也属于词嵌入的下游应用。在本节中，我们将应用预训练的词向量和含多个隐藏层的双向循环神经网络与卷积神经网络，来判断一段不定长的文本序列中包含的是正面还是负面的情绪。后续内...
2020-02-24 18:38:02
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原创 word2vec 基础学习
词嵌入基础我们在“循环神经网络的从零开始实现”一节中使用 one-hot 向量表示单词，虽然它们构造起来很容易，但通常并不是一个好选择。一个主要的原因是，one-hot 词向量无法准确表达不同词之间的相似度，如我们常常使用的余弦相似度。Word2Vec 词嵌入工具的提出正是为了解决上面这个问题，它将每个词表示成一个定长的向量，并通过在语料库上的预训练使得这些向量能较好地表达不同词之间的相似和类...
2020-02-24 18:32:21
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原创 《动手学》：梯度下降
梯度下降（Boyd & Vandenberghe, 2004）%matplotlib inlineimport numpy as npimport torchimport timefrom torch import nn, optimimport mathimport syssys.path.append('/home/kesci/input')import d2lzh...
2020-02-24 18:27:30
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原创 注意力机制与Seq2seq模型
注意力机制在“编码器—解码器（seq2seq）”⼀节⾥，解码器在各个时间步依赖相同的背景变量（context vector）来获取输⼊序列信息。当编码器为循环神经⽹络时，背景变量来⾃它最终时间步的隐藏状态。将源序列输入信息以循环单位状态编码，然后将其传递给解码器以生成目标序列。然而这种结构存在着问题，尤其是RNN机制实际中存在长程梯度消失的问题，对于较长的句子，我们很难寄希望于将输入的序列转化为...
2020-02-19 14:37:27
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原创 循环神经网络基础
循环神经网络本节介绍循环神经网络，下图展示了如何基于循环神经网络实现语言模型。我们的目的是基于当前的输入与过去的输入序列，预测序列的下一个字符。循环神经网络引入一个隐藏变量HHH，用HtH_{t}Ht表示HHH在时间步ttt的值。HtH_{t}Ht的计算基于XtX_{t}Xt和Ht−1H_{t-1}Ht−1，可以认为HtH_{t}Ht记录了到当前字符为止的序列信息，利用HtH_{t}H...
2020-02-19 14:32:20
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原创 注意力机制和Seq2seq模型
注意力机制在“编码器—解码器（seq2seq）”⼀节⾥，解码器在各个时间步依赖相同的背景变量（context vector）来获取输⼊序列信息。当编码器为循环神经⽹络时，背景变量来⾃它最终时间步的隐藏状态。将源序列输入信息以循环单位状态编码，然后将其传递给解码器以生成目标序列。然而这种结构存在着问题，尤其是RNN机制实际中存在长程梯度消失的问题，对于较长的句子，我们很难寄希望于将输入的序列转化为...
2020-02-19 14:26:17
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原创 过拟合、欠拟合及其解决方案
过拟合、欠拟合及其解决方案过拟合、欠拟合的概念权重衰减丢弃法模型选择、过拟合和欠拟合训练误差和泛化误差在解释上述现象之前，我们需要区分训练误差（training error）和泛化误差（generalization error）。通俗来讲，前者指模型在训练数据集上表现出的误差，后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集上的误差来近似。计算训练误差和...
2020-02-19 14:01:18
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原创 文本预处理的基础学习
文本预处理文本是一类序列数据，一篇文章可以看作是字符或单词的序列，本节将介绍文本数据的常见预处理步骤，预处理通常包括四个步骤：读入文本分词建立字典，将每个词映射到一个唯一的索引（index）将文本从词的序列转换为索引的序列，方便输入模型读入文本我们用一部英文小说，即H. G. Well的Time Machine，作为示例，展示文本预处理的具体过程。import collecti...
2020-02-14 20:37:44
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原创 多层感知机的学习
多层感知机多层感知机的基本知识使用多层感知机图像分类的从零开始的实现使用pytorch的简洁实现多层感知机的基本知识深度学习主要关注多层模型。在这里，我们将以多层感知机（multilayer perceptron，MLP）为例，介绍多层神经网络的概念。隐藏层下图展示了一个多层感知机的神经网络图，它含有一个隐藏层，该层中有5个隐藏单元。表达公式具体来说，给定一个小批量样本X∈...
2020-02-14 20:30:37
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原创 Softmax与分类模型 - 入门学习
softmax和分类模型内容包含：softmax回归的基本概念如何获取Fashion-MNIST数据集和读取数据softmax回归模型的从零开始实现，实现一个对Fashion-MNIST训练集中的图像数据进行分类的模型使用pytorch重新实现softmax回归模型 如上图所示，softmax回归同线性回归一样，也是一个单层神经网络。由于每个输出o1o_1o1、o...
2020-02-14 20:11:37
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空空如也
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