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Task06：位运算
Task06：位运算 1. 视频题目1.1 只出现一次的数字1.1.1 描述1.1.2 代码1.1.3 总结 1.2 只出现一次的数字 III1.2.1 描述1.2.2 代码1.2.3 总结 2.作业题目2.1 `2`的幂2.1.1 描述2.1.2 代码2.1.3 总结 1. 视频题目 1.1 只出现一次的数字 1.1.1 描述 给定一个非空整数数组大数协python训练营打卡笔记Task06
一、学习知识点概要 （一）函数（定义、调用、函数文档、函数参数、函数返回值、变量作用域） （二）Lambda表达式（匿名函数的定义、应用、） 二、学习内容 （一）函数 1.函数的定义 【在 Python 里有两类函数： 第一类：用def关键词定义的正规函数 第二类：用lambda关键词定义的匿名函数】 ①以def关情感分析学习笔记-Task06
最后一次的学习笔记，使用的是预训练的bert模型（如果原理不太理解的话，建议先把理论看一看，再来看代码会容易理解），bert是transformers里的encoder组成的，模型很大，参数也很多，所以选择用人家训练好的向量作为我们的embedding层，固定（而不训练）transformer，只训练从transformer产生的表示中Task06:boosting
boosting 和bagging本质的区别是：boosting通过降低偏差的方法来降低误差（通过改变训练数据集的概率分布(训练数据不同样本的权值)，针对不同概率分布的数据调用弱分类算法学习一系列的弱分类器。） 在PAC 学习的框架下，强可学习和弱可学习是等价的，在已知弱学习器的前提下，从弱学习算李宏毅深度学习Task06
卷积神经网络 1.使用卷积神经网络CNN应具备哪些特征 (1)通过所给图片的某一小部分内容就可以识别整张图片的信息;(2)同样的模式或者内容在不同图片中所处的位置不同,但是仍然只需要使用一个网络就可以;(3)对于一张较大的图片,可以subsampling减小图片的尺寸信息,不会影响识别的Task06 基于图神经网络的图表征学习方法
Task06 基于图神经网络的图表征学习方法 一、基于图神经网络的图表征学习方法 图表征学习要求在输入节点属性、边和边的属性（如果有的话）得到一个向量作为图的表征，基于图表征进一步的我们可以做图的预测。基于图同构网络（Graph Isomorphism Network, GIN）的图表征网络是当前最经图神经网络学习task06(基于图神经网络的图表示学习)
一、本阶段的组队学习网站地址：[datawhale] 二、本期主要学习内容： 学习基于图神经网络的图表征学习方法，图表征学习要求根据节点属性、边和边的属性（如果有的话）生成一个向量作为图的表征，基于图表征我们可以做图的预测。 这个学习和前面不同之处，前面主要是只学习一个节点的特征，然Task06：基于图神经网络的图表征学习方法
Task06：基于图神经网络的图表征学习方法 本文参考datawhale开源学习资料 一、基于图同构网络（GIN）的图表征网络的实现 1. GINConv–图同构卷积层 提出图同构网络的论文是：How Powerful are Graph Neural Networks? ，可以参考【GNN】WL-test：GNN 的性能上界进行阅读。 图同构卷积层金融风控训练营-Task06学习笔记
金融风控训练营-Task06 一、学习知识点概要二、学习内容三、学习问题与解答四、学习思考与总结 本学习笔记为阿里云天池龙珠计划Docker训练营的学习内容，学习链接为：https://tianchi.aliyun.com/specials/activity/promotion/aicampfr 一、学习知识点概要 比赛实操体会 二金融风控训练营 task06贷款违约风险预测学习笔记
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 本次任务是学习赛的了解，赛题名称是零基础入门金融风控-贷款违约预测，是Datawhale与天池联合发起的0基础入门系列赛事第四task06_DW机器学习基础
评估模型的性能并调参 本次学习首先讲述了使用网格搜索与随机网格搜索，开始用make_pipeline封装了SVC， pipe_svc = make_pipeline(StandardScalar(), SVC(random_state=1) 然后分别用sklearn中的GridSearchCV和RandomizedSearchCV进行调参优化。 当类别为两类时，可采用绘制混淆Python：Task06：函数与Lambda表达式
Task06：函数与Lambda表达式 def 函数名(形参): 巴拉巴拉 Python 允许函数调用时参数的顺序与声明时不一致，因为 Python 解释器能够用参数名匹配参数值。 默认参数：一定要放在位置参数 后面，不然程序会报错。 def printinfo(name , age = 8) age是默认参数，没有赋值的时候是8，赋Task06_连接
一、关系型连接 连接中有两个基本的要素：键和连接形式 键表示两张表根据什么来连接，比如企业员工的各类信息表根据员工ID号会汇总，那这时候员工ID号就是键了，键可以是一个也可以是一组 连接形式分为：左连接、右连接、内连接、外连接。左连接表示以调用的表为主，被调用表中存在调用GO编程（打卡）-Task06: 数组、切片
目录数组切片参考 数组 package main import "fmt" func test(arrp *[3]int){ arrp[1] = 5 fmt.Println(arrp) } func main() { // 定义数组方式一 var arr1 = [3]int{} // 定义数组方式二 var arr2 = [3]int{1,2,3} // 定义数组方式三 var arr3 = [3《动手学深度学习》Task06-1:批量归一化和残差网络
批量归一化（BatchNormalization） 对输入的标准化（浅层模型） 处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0、标准差为1。 标准化处理输入数据使各个特征的分布相近 批量归一化（深度模型） 利用小批量上的均值和标准差，不断调整神经网络中间输出，从而使整个神经网络在各层的中间《动手学深度学习》Pytorch版学习笔记（三）：Task06
《动手学深度学习》Pytorch版学习笔记（三）：Task06课程背景主修课程1 任务2 NLP——文本情感分类2.1 项目介绍2.2 文本情感分类数据集2.3 使用循环神经网络进行情感分类2.4 使用卷积神经网络进行情感分类 课程背景 在疫情的影响下，不少学校已经做出了延迟开学的决定，：伯禹教育、Dat《动手学深度学习》Task06 ：批量归一化和残差网络；凸优化；梯度下降
Task06 ：批量归一化和残差网络；凸优化；梯度下降 1.批量归一化（BatchNormalization） 对输入的标准化（浅层模型） 处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0、标准差为1。 标准化处理输入数据使各个特征的分布相近 批量归一化（深度模型）的作用 利用小批量上的均值和标准差Task06：字典与集合
集合是由不重复元素组成的无序的集。它的基本用法包括成员检测和消除重复元素。集合对象也支持像 联合，交集，差集，对称差分等数学运算。 花括号或 set() 函数可以用来创建集合。注意：要创建一个空集合你只能用 set() 而不能用 {}，因为后者是创建一个空字典 dict)。字典在其他语Task06：字典与集合
Task06：字典与集合字典介绍创建访问字典修改字典删除字典元素字典键的特性字典内置函数&方法集合介绍创建格式集合的基本操作添加元素移除元素计算集合元素个数清空集合判断元素是否在集合中存在集合内置方法参考资料 字典 介绍 字典是另一种可变容器模型，且可存储任意类型对