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Datawhale 吃瓜教程 Task02打卡

主要参考了大佬的视频,第三章的公式推导对我这种零基础渣渣来说真是要命 线性回归算法原理 极大似然估计 类似于以偏概全,在极大似然估计中我们选择相信获得的样本数据已经能够很好的概括现实情况中的真实数据分布。将求出的样本数据的概率分布作为我们现实情况中的概率分布使用。 x

Task02:艺术画笔见乾坤

Matplotlib的三层api(应用程序编程接口) matplotlib.backend_bases.FigureCanvas:绘图区 matplotlib.backend_bases.Renderer:渲染器 matplotlib.artist.Artist:绘图组件 基本要素-primitives 1、Line2D 常见参数: xdata:x轴上的取值 ydata:y轴上的取值 linewidth:线条的宽度 line

Task02:青少年软件编程(Python)等级考试模拟卷(一级)

「青少年编程竞赛交流群」已成立(适合6至18周岁的青少年),公众号后台回复【Scratch】或【Python】,即可进入。如果加入了之前的社群不需要重复加入。 电子学会 软件编程(Python)一级训练营 试题来源 青少年软件编程(Python)等级考试试卷(一级)【2020.06】青少年软件编程(Python)等级考

Task02:回归

目录 回归定义应用举例模型步骤Step1:模型假设--线性模型一元线性模型(单个特征)多元线性模型(多个特征) Step2:模型评估--损失函数Step3:最佳模型--梯度下降 回归定义 回归(Regression)就是找到一个函数function,通过输入特征x,输出一个数值Scalar。 应用举例 (1)股市预测(Stock ma

大数协python训练营打卡笔记Task02

一、学习知识点概要 条件语句(if语句、if-else语句、if-elif-else语句、assert关键词) 循环语句(while循环、while-else循环、for循环、for-else循环、range函数、enumerate函数、break语句、continue语句、pass语句、列表/元组/字典/集合推导式) 二、学习内容 (一)条件语句 (1)if语句

Task02_数据可视化

本次学习活动来自Coogle数据科学:30天入门数据竞赛 学习内容来自于:阿里云天池 - 零基础入门NLP - 新闻文本分类 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from tqdm import tqdm data_path = 'data/' save_path = 'result/' train_df = p

集成学习 Task02 回归问题

集成学习 Task02 回归问题 一、机器学习导论二、使用sklearn构建完整的机器学习项目流程1. 收集数据集并选择合适的特征。2. 选择度量模型性能的指标。3. 选择具体的模型并进行训练以优化模型。4.评估模型的性能并调参。 一、机器学习导论 有监督学习 无监督学习 我们

Datawhale集成学习学习笔记——Task02回归

Task02回归 机器学习使用sklearn构建完整的机器学习项目流程基本的回归模型作业参考 机器学习 机器学习的一个重要的目标就是利用数学模型来理解数据,发现数据中的规律,用作数据的分析和预测。 数据通常由一组向量组成,这组向量中的每个向量都是一个样本,我们用

【数据分析笔记】Task02:数据清洗及特征处理

本学习笔记为Datewhale-7月组队学习-动手学数据分析的学习内容,学习链接为:https://github.com/datawhalechina/hands-on-data-analysis 目录 一、数据清洗1.数据加载2.缺失值观察处理2.1缺失值观察2.1.1观察特征缺失值个数2.1.2查看有缺失值的列 2.2对缺失值进行处理2.2.1处

Task02:SQL基础查询与排序-天池龙珠计划SQL训练营

一、SELECT语句基础 select <列名>, from(表名); where <条件表达式> 相关法则 星号(*)代表全部列的意思。SQL中可以随意使用换行符,不影响语句执行(但不可插入空行)。设定汉语别名时需要使用双引号(")括起来。在SELECT语句中使用DISTINCT可以删除重复行。注释是SQL语句中用来标识说

阿里云天池龙珠计划SQL入门与实践 | Task02 SQL基础查询与排序

本文为阿里云天池学习《SQL入门与实践》第二讲学习笔记,同时该讲内容基于《SQL基础教程》第二章(查询基础)及第三章(聚合与排序)。 SQL基础查询与排序 一、SELECT语句基础1.1 从表中选取数据1.2从表中选取符合条件的数据1.3 相关法则 二、算术运算符和比较运算符2.1 算术运算

task02

1.挂载lvm lvm建立过程: 基于硬盘设备创建物理卷pv。 在pv的基础上在创建卷组vg,创建时可以指定pe的大小,默认4MB。 创建好卷组之后就可以基于卷组建立指定大小的逻辑卷lvm。lvm支持动态扩展和缩减,具有较高的灵活性。 #创建pv [root@node1 ~]# pvcreate /dev/sdb /dev/sdc

动手学数据分析Task02

数据清洗及特征处理 数据经常会有缺失值,有一些异常点等,需要经过一定的处理才能继续做后面的分析或建模,所以拿到数据的第一步是进行数据清洗,本任务我们将学习缺失值、重复值、字符串和数据转换等操作,将数据清洗成可以分析或建模的样子。 2.1观察数据与处理 2.1.1缺失值观察 #

TASK02-Linux的安装过程

1、相关工具准备 虚拟机:Oracle VM VirtualBoxUbuntu版本:20.04 2、创建虚拟机环境 第一步:从ORACLE官网下载Oracle VM VirtualBox,并安装;地址如下: https://www.oracle.com/virtualization/technologies/vm/downloads/virtualbox-downloads.html 第二步:准备Ubuntu ISO镜像文件,在这里

Task02:基础查询与排序

2.1 SELECT语句基础 2.1.1 从表中选取数据 SELECT语句 从表中选取数据时需要使用SELECT语句,也就是只从表中选出(SELECT)必要数据的意思。通过SELECT语句查询并选取出必要数据的过程称为匹配查询或查询(query)。 基本SELECT语句包含了SELECT和FROM两个子句(clause)。示例如下: SELECT <列

python训练营TASK02学习笔记

本学习笔记为阿里云天池龙珠计划python训练营的学习内容,学习链接为:https://tianchi.aliyun.com/specials/promotion/aicamppython 学习知识点概要 列表元组字符串字典集合序列 学习内容 1.列表 列表的定义列表的创建向列表中添加元素删除列表中的元素获取列表中的元素列表的常用

金融风控训练营-Task02学习笔记

本学习笔记为阿里云天池龙珠计划金融风控训练营的学习内容,学习链接为:AI训练营金融风控-阿里云天池 (aliyun.com)   目录 一、学习知识点概要 二、学习内容 4、生成数据报告 三、学习问题与解答 四、学习思考与总结   一、学习知识点概要 经过数据挖掘的第一个步骤信息分析后,

金融风控训练营-Task02-数据分析学习笔记

本学习笔记为阿里云天池龙珠计划金融风控训练营的学习内容,学习链接为:https://tianchi.aliyun.com/specials/activity/promotion/aicampdocker 一、学习知识点概要 Task02-数据分析介绍了对数据的初步认识和分析,通过数字和图形可视化的形式显示数据 二、学习内容 1.读取数据文件

金融风控训练营 Task02数据分析 学习笔记

本学习笔记为阿里云天池龙珠计划金融风控训练营的学习内容,学习链接为:https://tianchi.aliyun.com/specials/activity/promotion/aicampfr 学习知识点概要 本次学习任务分为以下两点:1、学习如何使用EDA对整体数据进行分析了解,包括数据的缺失值和特征值;2、学习分析数据变量之间、

金融风控训练营TASK02学习笔记

金融风控训练营TASK02学习笔记 学习知识点概要学习内容1、读取文件的部分2、特征具体含义3、print(f'')4、缺失特征和缺失率的可视化5、特征的数值类型、对象类型6、select_dtypes()7、filter()8、数值连续型变量分析8.1 melt()8.2 facetgrid()、map() 9、groupby()10、sea

“零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测”学习赛的Task02-学习日志

文章目录 前言一、EDA学习思维导图二、EDA是什么?二、EDA分析步骤1.载入数据库3.总数据概述4.判断和处理数据缺失和异常5.了解预测值的总体分布6.了解各变量(即不同类别)数据分布及分析7.总数据概述 前言 本文章为天池“零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测”学习

智慧海洋Task02 数据分析

此部分为智慧海洋建设竞赛的数据分析模块,通过数据分析,可以熟悉数据,为后面的特征工程做准备,欢迎大家后续多多交流。 赛题:智慧海洋建设 数据分析的目的: EDA的主要价值在于熟悉整个数据集的基本情况(缺失值、异常值),来确定所获得数据集可以用于接下来的机器学习或者深度学习使用。

Task02 DeepFM_深度推荐模型

1、动机 对于CTR问题,被证明的最有效的提升任务表现的策略是特征组合(Feature Interaction), 在CTR问题的探究历史上来看就是如何更好地学习特征组合,进而更加精确地描述数据的特点。可以说这是基础推荐模型到深度学习推荐模型遵循的一个主要的思想。而组合特征大牛们研究过组

2021-02-23

task01作业 搜索了已经发表的大佬作业,几乎是完全复制粘贴运行了一遍。 复制作业 废物记录task02 搜索的解决办法并没有解决我的问题。

知识图谱task02

一.搭建知识图谱 下载基于医疗领域知识图谱的问答系统 git clone https://github.com/zhihao-chen/QASystemOnMedicalGraph.git 修改build_graph.py中neo4j的用户名与密码 导入数据 python build_graph.py 前提已经安装好了以下环境: python3.0及以上 neo4j 3.5.0及以上