DataWhale集成学习【下】：（三）幸福感预测

幸福感预测案例
最新推荐文章于 2025-11-30 15:25:22 发布
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#机器学习 #集成学习 #幸福感

April_0911
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Datawhale AI夏令营(大模型应用开发)之跑通baseline-Task1新手教程
m0_74995628的博客
08-08 1821
这是一篇关于Datawhale 2024年 AI夏令营（线上的）第四期的内容，之前也参加了第三期，教程主页可以查看，基于Datawhale官方的教程，这篇主要是第四期的大模型应用开发的Task1的新手教程，话不多说，上教程！阿里云免费试用提供多种产品免费，包括免费云服务器、免费云存储、免费数据库以及AI试用等。
Datawhale集成学习：幸福感预测
weixin_41221544的博客
05-19 528
幸福感预测 背景介绍 幸福感涉及了哲学、心理学、社会学、经济学等多方学科，同时与大家生活息息相关，每个人对幸福感都有自己的衡量标准。如果能发现影响幸福感的共性，找到影响幸福感的政策因素，便能优化资源配置来提升国民的幸福感。目前社会科学研究注重变量的可解释性和未来政策的落地，主要采用了线性回归和逻辑回归的方法，在收入、健康、职业、社交关系、休闲方式等经济人口因素；以及政府公共服务、宏观经济环境、税负等宏观因素上有了一系列的推测和发现。 具体来说，我们需要使用包括个体变量（性别、年龄、地域、职业、健康、婚姻与政
Datawhale-天池入门赛街景字符编码识别-Task1：赛题理解
qq_34446027的博客
05-21 439
本次新人赛是Datawhale与天池联合发起的零基础入门系列赛事第二场 —— 零基础入门CV赛事之街景字符识别。赛制、赛题和数据详见天池官网链接。 数据集 本次比赛的数据集为处理过的SVHN，训练集3w，验证集1w，测试集4w，不同于原始SVHN的分辨率（均为32*32），本赛题的数据集分辨率各不相同，简单浏览数据集，可以看出图像对应的编码长度为1-6不等，主要集中在2-4，编码长度为6的图像极少（可考虑作为离群点），各字符颜色、字体、字号多种多样，需要想办法提取出最合适的特征用于最后的识别。 赛题思路 定
PyTorch安装+基础知识
weixin_50967907的博客
10-11 1845
Anaconda+CUDA+PyTorch+Jupyter notebook全套安装+PyTorch入门知识
2022机器学习好网站大收藏
ywj_1991的博客
09-20 6891
笔者花了近十天时间，到各个网站上去玩了一遍， 精心筛选出传统机器学习的干货网站和资源，不能保障全面，尽量让每个网站都是机器学习的干货好网站。
pandas版本_Datawhale十二月Pandas组学习打卡Task00.准备工作
weixin_29062671的博客
01-23 477
编号112打卡Pandas大名如雷贯耳，做数据处理不可能不用Pandas。但以前没有系统学过，十分懵懂。这次跟着Datawhale的学习营学习，争取能深入全面的了解。我们这次组队的队名叫“七星联盟”，一共七个人，来自五湖四海，也是很有缘了。队长很年轻也很热心，希望我这个大龄选手可以坚持下去：)1.关于DatawhaleDatawhale 是一个专注于 AI 领域的开源组织，希望构建对学习...
Day14-集成学习-机器学习-案例一：幸福感预测(DataWhale)
liying_tt的博客
05-18 1324
案例一：幸福感预测 需要使用包括个体变量(性别、年龄、地域、职业、健康、婚姻与政治面貌等)、家庭变量(父母、配偶、子女、家庭资本)、社会态度(公平、信用、公共服务)等139个维度来预测其对幸福感的影响。 1. 基本信息 数据信息 维度：139个 数据集：8000组 预测值：(1,2,3,4,5)。1最低，5最高 评价指标 使用均方误差MSE，即 Score=1n∑1n(yi−y∗)2 Score = \frac{1}{n}\sum_1^n(y_i - y^*)^2 Score=n1​1∑n​(yi​−y
Datawhale 数据挖掘入门：数据分析 笔记
12-21
在本篇文章中，我们将探讨“Datawhale 数据挖掘入门：数据分析”这一主题，主要关注如何使用Python的数据科学库进行数据预处理、可视化和初步的探索性数据分析。 首先，数据科学库如pandas、numpy和scipy是进行数据...
Datawhale集成学习：Blending集成学习算法
weixin_41221544的博客
05-12 256
前言 Blending 是简化版的Stacking，Stacking集成算法可以理解为一个两层的集成，第一层含有多个基础分类器，把预测的结果(元特征)提供给第二层， 而第二层的分类器通常是逻辑回归，他把一层分类器的结果当做特征做拟合输出预测结果。 Blending方法的基本思路 将数据按照一定比例划分为训练集和测试集，其中训练集按照一定比例再次划分为训练集和验证集 创建第一层的多个同质或异质模型 使用训练集数据对第一层模型进行训练，然后使用验证集和测试集进行模型验证和测试，得到{val_predict}，
Datawhale集成学习：投票法的原理和案例分析
weixin_41221544的博客
04-14 939
投票法的原理分析 投票法是一种遵循少数服从多数原则的集成学习模型，通过多个模型的集成降低方差，从而提高模型的鲁棒性。在理想情况下，投票法的预测效果应当优于任何一个基模型的预测效果。 投票法在回归模型与分类模型上均可使用： 回归投票法：预测结果是所有模型预测结果的平均值。 分类投票法：预测结果是所有模型种出现最多的预测结果。 分类投票法又可以被划分为硬投票与软投票： 硬投票：预测结果是所有投票结果最多出现的类。 软投票：预测结果是所有投票结果中概率加和最大的类。 从这个例子我们可以看出，软投票法与硬投票法可以
数据分析--异常值处理
weixin_40444270的博客
10-04 1万+
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_41080850/article/details/86695846 1 什么是异常值？ 模型通常是对整体样本数据结构的一种表达方式，这种表达方式通常抓住的是整体样本一般性的性质，而那些在这些性质上表现完全与整体样本不一致的点，我们就称其为异常点 异常点在某些场景下极为重要，如疾病预测，通常健康人的身体指标在某些维度上是相似，如果一个人的身体指标出现了异常，那么他的身体情况在某些方面肯定发生了改变，当然这种改变并不一定是由疾病引起（通常被称为
Datawhale社区黑板报（第二期）
Datawhale
08-07 861
Datawhale发布负责人：苏鹏，Datawhale成员????写在前面我们计划让黑板报承担起 Datawhale 社区信息地图的作用，在黑板报里你可以看到社区里面每个项目或者小组的动态以及进展，与此同时我们也会将每个部分可以参与的内容开放出来，让每个人都有机会参与到社区建设中来，我们也正在调整以贡献为导向的社区结构，希望下一个加入 Datawhale 的同学就是你！关于...
奖金30W，这场大咖云集的 AI 竞赛不容错过！
qq_40247584的博客
03-22 847
关注【百度NLP】公众号，了解竞赛更多详情！ 人工智能是让机器像人一样感知和认识世界，而理解和运用自然语言是人工智能的核心问题之一，语言智能的发展将推动人工智能技术加快落地。3月10日，2021语言与智能技术竞赛报名通道将正式开启。该竞赛由**中国计算机学会（CCF）和中国中文信息学会（CIPS）**联合主办，百度公司、中国计算机学会自然语言处理专委会和中国中文信息学会评测工作委员会承办。比赛将在第六届“语言与智能高峰论坛”上举办技术交流和颁奖，获胜团队将分享总计30万元人民币的奖金。届时，论坛还将邀请国内
开源学习组织：Datawhale
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Datawhale是什么？ http://www.datawhale.club/ Datawhale是一个专注于AI领域的开源组织，致力于构建一个纯粹的学习圈子，帮助学习者更好地成长。我们专注于机器学习，深度学习，编程和数学等AI领域的内容学习，我们不是内容的生产者，我们向优秀的资料和优秀的学习者致敬。 我们将渴望改变的小伙伴聚集在一起，共同构建一个互促高效的学习氛围；我们将一群有能力有想法的...
敲门算法：和你一起学李宏毅
Datawhale
07-27 507
李宏毅*机器学习项目：王佳旭直播概要机器学习的误区？1.学习误区时间安排： 低学年/课业不重的同学可以充分利用假期的大块时间集中强化学习少功利，多真诚： ...
Datawhale数据分析教程来了！
Datawhale
06-26 1132
↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale开源贡献者：陈安东、金娟娟、杨佳达、老表开源初心当我入门数据分析时，用...
机器学习周报二十四
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weixin_60864619的博客
11-30 746
本周学习了潜在扩散模型的概念，潜在扩散模型的实现是很简单的，之后学习了变分自编码器(VAE)。同时解决了之前的RCNN目标检测的模型，但是效果很差。This week, I studied the concept of latent diffusion models. The implementation of latent diffusion models is quite simple. Afterwards, I learned about variational autoencoders (VAE)
11.1 高斯消元法的应用
passxgx的博客
11-26 777
高斯消元法实际应用
AAAI-2013《Spectral Rotation versus K-Means in Spectral Clustering》
Christo的博客
11-30 485
这篇论文成功地将谱旋转技术应用于谱聚类，解决了传统K-Means在处理松弛谱向量时的偏差问题。通过引入正交旋转约束，方法在理论上保证了更好的连续-离散逼近，并在实验中证明了其在图割优化和聚类指标上的优越性。论文结构清晰：从谱聚类背景引入问题，推导优化算法，提供理论证明，并通过基准数据集验证。该工作强调了谱聚类后处理的的重要性，为后续研究（如自适应谱聚类）提供了基础。
Datawhale机器翻译学习：神经网络模型与预处理
本文档主要介绍了Datawhale组对学习打卡营的任务10——机器翻译及相关技术，涵盖了机器翻译的基本概念、数据预处理方法以及Encoder-Decoder模型在神经机器翻译中的应用。通过实例展示了如何处理数据集，构建词典，...
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