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AI拿下艺术大奖,它离文学奖还有多远?
如果你是一位画家,正兴奋而焦急地等待着一次颁奖结果。这时,主办方宣布,获奖作品来自……一个人工智能(AI)。你会……?
Datawhale
2022-10-31
3550
Python数据处理入门教程!
本教程内容旨在帮助没有基础的同学快速掌握 numpy 的常用功能,保证日常绝大多数场景的使用。可作为机器学习或深度学习的先修课程,也可作为快速备查手册。
Datawhale
2022-04-08
5600
基于Dijkstra算法的武汉地铁路径规划!
最近爬取了武汉地铁线路的信息,通过调用高德地图的api 获得各个站点的进度和纬度信息,使用Dijkstra算法对路径进行规划。
Datawhale
2020-12-18
1.1K0
比赛杀器LightGBM常用操作总结!
LightGBM是基于XGBoost的一款可以快速并行的树模型框架,内部集成了多种集成学习思路,在代码实现上对XGBoost的节点划分进行了改进,内存占用更低训练速度更快。
Datawhale
2020-11-06
2K0
数据分析之Pandas变形操作总结
pandas 是一个强大的分析结构化数据的工具集;它的使用基础是Numpy(提供高性能的矩阵运算);用于数据挖掘和数据分析,同时也提供数据清洗功能。
Datawhale
2020-07-02
3.9K0
数据分析之Pandas合并操作总结
可以看到这个索引就是0和1,如果你直接append而不加参数则就会直接将上面的DataFrame直接和df_append粘在一起而不会改变索引,那么怎么改变索引使得这个索引顺着前面的索引呢?看下面的例子:
Datawhale
2020-07-02
4.6K0
自动机器学习新进展!性能超过人类调参师6个点,AutoGluon 低调开源
近日,亚马逊正式推出了开源代码库 AutoGluon。开发者依靠仅仅几行代码,就可以编写出 AI 嵌入应用程序。
Datawhale
2020-01-16
4730
combo:机器学习模型合并工具库
机器学习中的模型合并(model combination)可以通过合并多个模型达到提升性能与稳定性的目的。模型合并往往被认为是集成学习(ensemble learning)的一个子领域,但其实也可以被单独拿出来讨论,作为一项实用的性能提升的手段。在绝大部分的机器学习/数据挖掘竞赛中(比如Kaggle),最终获胜的方案都是多个模型的合成体。除此之外,模型合并也常被用于减少数据和模型中的随机性,提高模型的稳定性,详情可以参考:「大部分机器学习算法具有随机性,只需多次实验求平均值即可吗?」
Datawhale
2019-12-17
1.8K0
有了TensorFlow2.0,我手里的1.x程序怎么办?
导读: 自 2015 年开源以来,TensorFlow 凭借性能、易用、配套资源丰富,一举成为当今最炙手可热的 AI 框架之一,当前无数前沿技术、企业项目都基于它来开发。 然而最近几个月,TensorFlow 正在经历推出以来最大规模的变化。TensorFlow 2.0 已经推出 beta 版本,同 TensorFlow 1.x 版本相比,新版本带来了太多的改变,最大的问题在于不兼容很多 TensorFlow 1.x 版本的 API。这不禁让很多 TensorFlow 1.x 用户感到困惑和无从下手。一般来讲,他们大量的工作和成熟代码都是基于 TensorFlow 1.x 版本开发的。面对版本不能兼容的问题,该如何去做? 本文将跟大家分享作者在处理 TensorFlow 适配和版本选择问题方面的经验,希望对你有所帮助。内容节选自 《深度学习之 TensorFlow 工程化项目实战》 一书。 文末有送书福利!
Datawhale
2019-09-03
4.5K0
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