Datawhale

LV1
发表了文章

GNN教程:GraghSAGE算法细节详解!

本文为GNN教程的第三篇文章 【GraghSAGE算法】,在GCN的博文中我们重点讨论了图神经网络的逐层传播公式是如何推导的,然而,GCN的训练方式需要将邻接矩...

Datawhale
发表了文章

浅谈数据分析的魅力和能力要求!

我们生活在一个数据和分析可以为任何人所用的时代,你可以运用数据分析的威力找出什么可行,什么不可行,沿着最有效的路走向成功。

Datawhale
发表了文章

图解GPT-2(完整版)!

这篇文章翻译自http://jalammar.github.io/illustrated-gpt2/。多图详细解释当今最为强大的人工智能 GPT-2(截至 20...

Datawhale
发表了文章

Python高阶函数使用总结!

审稿人:耿远昊,Datawhale成员,华东师范大学,开源教程《Joyful-Pandas》核心贡献者。

Datawhale
发表了文章

机器学习工业复现的 12 个要素!

过去二十年来,我们对软件开发的理解有了大幅提升。其中一大部分原因是 DevOps 概念的出现及其在软件开发行业的广泛应用。 领先的软件公司都遵循着同样的模式:...

Datawhale
发表了文章

图解 Attention(完整版)!

序列到序列(seq2seq)模型是一种深度学习模型,在很多任务上都取得了成功,如:机器翻译、文本摘要、图像描述生成。谷歌翻译在 2016 年年末开始使用这种模型...

Datawhale
发表了文章

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...

Datawhale
发表了文章

图解Transformer(完整版)!

审稿人:Jepson,Datawhale成员,毕业于中国科学院,目前在腾讯从事推荐算法工作。

Datawhale
发表了文章

神经网络知识专题总结!

的模型准确预测标签。也就是说,“决策面”不是直线。之前,我们了解了对非线性问题进行建模的一种可行方法 - 特征组合。

Datawhale
发表了文章

人工智能在电力系统的应用(PPT)

2020年5月15日,在中国电科院双创中心主办的能源互联网双创讲坛上,《中国电机工程学报》副主编张东霞作了题为“人工智能在电力系统的应用”的报告,以下为该报告的...

Datawhale
发表了文章

MySQL环境配置和入门讲解!

本文中介绍的结构型数据库MySQL的基础知识,能够让你快速入门MySQL,具体内容包含:

Datawhale
发表了文章

人工神经网络背后的数学原理!

审稿人:阿泽,Datawhale成员,复旦大学计算机硕士,目前在携程担任高级算法工程师。

Datawhale
发表了文章

2020上海静安国际大数据论坛成功举行

10月22日,由上海市经济和信息化委员会、上海市静安区人民政府、上海市大数据中心指导,上海市北高新(集团)有限公司主办,上海市北高新股份有限公司、机器之心(上海...

Datawhale
发表了文章

机器学习中的特征工程总结!

传统编程的关注点是代码。在机器学习项目中,关注点变成了特征表示。也就是说,开发者通过添加和改善特征来调整模型。“Garbage in, garbage out”...

Datawhale
发表了文章

万字长文带你了解推荐系统全貌!

如果说互联网的目标就是连接一切,那么推荐系统的作用就是建立更加有效率的连接,推荐系统可以更有效率的连接用户与内容和服务,节约了大量的时间和成本。

Datawhale
发表了文章

机器学习算法中分类知识总结!

本文将介绍机器学习算法中非常重要的知识—分类(classification),即找一个函数判断输入数据所属的类别,可以是二类别问题(是/不是),也可以是多类别问...

Datawhale
发表了文章

提升Kaggle模型的实用小技巧!

如果你最近刚入手Kaggle,或者你是这个平台的老常客,你可能会想知道如何轻松提升模型的性能。以下是我在Kaggle历程中积累的一些实用技巧(https://w...

Datawhale
发表了文章

机器学习训练中常见的问题和挑战!

由于我们的主要任务是选择一种学习算法,并对某些数据进行训练,所以最可能出现的两个问题不外乎是“坏算法”和“坏数据”,本文主要从坏数据出发,带大家了解目前机器学习...

Datawhale
发表了文章

机器学习领域最全综述列表!

继续来给大家分享github上的干货,一个『机器学习领域综述大列表』,涵盖了自然语言处理、推荐系统、计算机视觉、深度学习、强化学习等主题。

Datawhale
发表了文章

YOLO算法最全综述:从YOLOv1到YOLOv5

来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/136382095

Datawhale

个人简介

个人成就

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券