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• 机器学习模型训练全流程！

   周末在家无聊闲逛github，发现一个很有趣的开源项目，作者用手绘图的方式讲解了机器学习模型构建的全流程，逻辑清晰、生动形象。同时，作者也对几张图进行了详细的讲解，学习之后，收获很多，于是将其翻译下来，和大家一起学习。地址：https://github.com/dataprofessor/infographic全文如下：感觉学习数据科学枯燥无味，那如何能让学习数据科学变得有趣而简单呢？带着这个目

  2022-02-11

• 机器学习算法专题

  机器学习算法这一年多来，Datawhale已经分享了数百篇学习干货。根据大家反馈，学习的问题主要有，一是不清楚怎么入门，二是感觉不够成体系。 所以后面打算把开源的内容逐步体系化，形成数学基础，python基础，机器学习，深度学习，数据分析，数据挖掘等多个知识专题，再结合专题组织学习活动。其中机器学习见下图。今天，我们从第一个算法开始：逻辑回归算法（可以说是最经典最常用的机器学习算法）逻辑回归逻辑回

  2022-02-11

• 深度学习的发展方向： 深度强化学习！

  深度学习不够智能，强化学习又太抽象。深度强化学习是两套理论体系乘风破浪以后的成团产物，其骨架来自强化学习，而灵魂由深度学习赋予。深度强化学习是一个值得持续研究和关注的新方向。一、深度学习的反思现在深度学习大热，一点也不输给现在的室外气温，但大热背后也有隐忧，深度学习虽然表面光鲜，但细看就会发现：仍然充满了槽点。其中一个可谓是直击灵魂。现在深度学习用得最多的就是有监督学习。有监督学习不妨理解成“有参

  2022-02-11

• 关于第一次写博客

  写博客是想锻炼自己的文字表达能力，复试没有过原因在于自己没有重视加上大学编程没好好学，今天开始补c语言争取早日跟着比特鹏哥学完。

  2022-02-11

• 数据分析（EDA）学习总结！

  探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是一种探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。其主要的工作包含：对数据进行清洗，对数据进行描述（描述统计量，图表），查看数据的分布，比较数据之间的关系，培养对数据的直觉和对数据进行总结。EDA可以帮助我们找到适合的数据模型，本文针对文本数据，将进行具体的数据探索性分析讲解。一、数据及背景https://tianchi.al

  2022-02-11

• 基于机器学习的文本分类！

  据不完全统计，网民们平均每人每周收到的垃圾邮件高达10封左右。垃圾邮件浪费网络资源的同时，还消耗了我们大量的时间。大家对此深恶痛绝，于是识别垃圾邮件并对其进行过滤成为各邮件服务商的重要工作之一。垃圾邮件识别问题本质上是一个文本分类问题，给定文档p（可能含有标题t），将文档分类为n个类别中的一个或多个。文本分类一般有两种处理思路：基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。本文主要基于机器学习的方法，介

  2022-02-11

• 【特征提取+分类模型】4种常见的NLP实践思路

  越来越多的人选择参加算法赛事，为了提升项目实践能力，同时也希望能拿到好的成绩增加履历的丰富度。期望如此美好，现实却是：看完赛题，一点思路都木有。那么，当我们拿到一个算法赛题后，如何破题，如何找到可能的解题思路呢。本文针对NLP项目给出了4种常见的解题思路，其中包含1种基于机器学习的思路和3种基于深度学习的思路。一、数据及背景https://tianchi.aliyun.com/competitio

  2022-02-11

• 小白如何用免费GPU跑天池算法大赛！

  之前参加数据竞赛和做算法实践项目，让人苦恼的就是数据量比较大的时候，电脑配置往往跟不上。其实除了自己买内存、显卡（受到贫穷限制），也可以通过Goggle的Colab、以及阿里云，腾讯云的免费算力来跑代码（真香），因为这次参加了nlp入门赛事，被问到算力的问题比较多，今天就整理一下我是如何用阿里云的免费算力来参加数据竞赛的，其他平台流程类似，希望对大家有帮助。一、进入阿里云实验室我这次参加比赛用的是

  2022-02-11

• 工作多年简历是这样，老板谁敢要

  当时这位老兄上个月找我微信问我，说投递1个月基本没啥面试问我为啥？我说简历发来我看下 ，我打开看了一下闪亮我的眼睛！ 一个期望薪资10k 简历是这样技术全部是精通，吓我一跳，我工作10年也不敢说精通呀！ 更别说要10k ，在看看工作内容更是可笑之极工作5年就2句话而已让大家看看简历：xx求职意向：运维工程师 工作地点：南京男 26 岁 江苏1.拥有近 4 年的 IT 行业系统项目实施管理工作经验，

  2022-02-11

• LEWITT莱维特STREAM4x5、DGT260声卡初步认识

     LEWITT莱维特STREAM4x5、DGT260声卡产自奥地利，是目前市场上流行的两种类型。主要用来网络直播或者手机直播，也可以用于后期音乐混音，编曲，制作等，也可以用于室外直播，演出，会议等多种用途。价格实惠，品质优越，性能稳定，底噪小，延迟小，声音保真度较高，跳线灵活多变等多种优点，深受音乐爱好者的青睐。是一种不错的声卡类型。    按照颜色分类；莱维特STREAM4x5声卡分为红色，

  2022-02-11