机器学习竞赛（代码）

最新推荐文章于 2025-08-14 12:19:48 发布
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文章标签： 人工智能
原文链接：http://www.cnblogs.com/mtcnn/p/9423173.html
机器学习框架
小相探索IT世界
09-29 2341
机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机系统能够从数据中学习并改进其性能，而无需进行明确的编程。通过机器学习，计算机可以识别模式、做出预测、并执行复杂的任务，如图像识别、自然语言处理、推荐系统等。随着数据量的爆炸性增长和计算能力的提高，机器学习已经成为推动技术创新的关键因素，广泛应用于金融、医疗、教育、交通等多个行业。机器学习框架是一种软件库或工具集，它为机器学习算法的开发、部署和维护提供了一套完整的解决方案。这些框架通常包括数据预处理、模型训练、评估和部署等功能，旨在简化机器学习工作流程并提高开发效率。
如何快速入门机器学习？
cda2024的博客
09-20 1587
在当今这个大数据与人工智能飞速发展的时代，掌握机器学习技术，不仅能够帮助我们理解海量数据背后的规律，还能创造出前所未有的价值。但对初学者来说，面对庞大的知识体系和不断更新的技术栈，如何快速有效地开启自己的机器学习之旅，便成了一个挑战。本文将结合笔者的经验与业界最佳实践，从理论学习、实战操作以及持续进阶三个方面入手，为你揭示如何快速入门机器学习的方法。
机器学习算法竞赛实战-学习总结
一米阳光
10-02 2231
本文为 《机器学习算法竞赛实战》by 王贺、刘鹏、钱乾一书的学习手记。 仅以此书来入门Kaggle等机器学习竞赛，学习Kaggle竞赛题该如何做，具体问题该如何用机器学习的方法来解决。
XGBoost ——机器学习竞赛平台（介绍及代码实现）
youif的博客
03-14 1356
文章目录XGBoost简介安装XGBoost代码原始查看训练过程查看特征重要性调参 查找最好的学习率提升参数1. eta [default=0.3, alias: learning_rate]2. min_child_weight [default=1]3. max_depth [default=6]4. gamma [default=0, alias: min_split_loss]5. sub...
机器学习简史
懒人的技术笔记
03-18 2749
站在AGI的门槛前，机器学习仍在书写新的传奇，而它的每一次进步，都在重新定义人类认知的边界。
机器学习竞赛汇总
LiuKingJia的博客
12-05 1668
一、竞赛|数据竞赛Top解决方案开源整理 https://mp.weixin.qq.com/s/_4QG0dWhh784lF0n1wymcw 二、复盘所有NLP比赛的TOP方案 https://github.com/zhpmatrix/nlp-competitions-list-review 三、CDCS 中国数据竞赛优胜解集锦 https://github.com/geek...
《机器学习实战》配套代码下载
中科院AI算法工程师的博客
12-10 960
《机器学习实战》配套代码资源下载网址：http://www.ituring.com.cn/book/1021（图灵社区），网址里有随书下载，可以下载配套资源。
机器学习工程师学习路线图
ChatGPTer
01-11 2005
机器学习工程结合了计算机科学、统计学和特定领域知识的原理，构建可以从数据中学习并做出预测或决策的智能系统。然而，您预计将花费至少 1-2 年的时间来学习必要的技能并建立您的作品集。4. 训练模型：使用标记数据训练机器学习模型，该过程涉及调整模型参数以最小化其预测与训练数据中的实际结果之间的差异。3. 模型选择：根据问题的性质、可用数据的类型和所需的输出选择适当的机器学习算法或模型架构。通过专注于特定领域，您可以获得更深入的专业知识，并成为该领域的企业和组织更有价值的资产。
本科生如何学习机器学习
weixin_73074505的博客
09-16 1269
一、入门阶段 1. 数学与统计学基础 高等数学：学习微积分、极限、级数等基本概念。 线性代数：掌握矩阵运算、特征值和特征向量、线性方程组等。 概率论与统计学：理解概率分布、假设检验、贝叶斯定理等统计知识。 2. 编程语言学习 Python：学习Python的基本语法、数据结构、函数、面向对象编程等。 Python库：熟悉NumPy、Pandas、Matplotlib等数据处理和可视化库。 3. 机器学习基础 基本概念：了解监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等基本概念。 经典算法：学习
【干货Tips】最全的机器学习竞赛平台网址及赛事汇总~
weixin_43485035的博客
05-15 2199
**©首发于机器学习竞赛小喇叭（ID：**ML_xiaolaba） 写在前面： 想从事算法类岗位却又缺少实际项目经验？参与机器学习的竞赛是一个不错的选择。在高质量的比赛中，拿到top名次可以让你的简历眼前一亮，说不定还能直通拿到offer~ 本tips中，小编将会整理所有常用的主流竞赛平台，**各大厂的年度机器学习竞赛，以及“你从未体验过的神奇的机器学习平台”。**排序方式为小编心目中各大平台/竞赛的重要性。（更新时间：2019/1/19）。 1、最推荐的两个主流平台——Kaggle和天池 不管你是萌新
机器学习竞赛代码.zip
05-08
机器学习竞赛代码.zip MRClassify--天池数加平台OPEN_MR示例 TianChiMapreduce--天池OPEN_MR代码 TianChiUdf--天池Udf函数代码 阿里音乐预测---阿里流行音乐趋势预测代码 最后一公里代码--最后一公里比赛使用...
python机器学习及实践-从零开始通往kaggle竞赛之路-代码合集.zip
09-05
这是我读《python机器学习及实践-从零开始通往kaggle竞赛之路》时自己写的代码，包括了3.2节之前的所有代码，详见www.xxy.ink/467.html，相对于书中代码略有改动，比如分类加入了混淆矩阵、修改了书中报错的部分等，...
python机器学习算法源代码.zip
09-13
Python机器学习算法源代码是一个非常宝贵的资源，它涵盖了多种常用的学习模型，包括线性回归、逻辑回归、决策树、K-近邻（KNN）、朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）以及K-Means聚类。这些算法在...
【Jupyter Notebook】机器学习数据挖掘案例和竞赛代码.zip
02-07
此次发布的文件“【Jupyter Notebook】机器学习数据挖掘案例和竞赛代码.zip”提供了一系列关于机器学习和数据挖掘的实际应用案例，以及参加各种机器学习竞赛的实际代码。文件中的案例不仅涵盖了大量的数据分析和处理...
邹博机器学习全套代码(含回归、svm、聚类等常规算法).rar
12-18
XGBoost不仅在机器学习竞赛中广受欢迎，还在实际业务场景中得到广泛应用。在学习机器学习时，掌握XGBoost可以帮助你构建高效的预测模型，尤其在处理大规模数据时。 结合以上信息，这个压缩包可以提供以下知识点： ...
【15】Transformers快速入门：添加自定义 Token
叫好与叫座虽然不是对立面，但想在同一个作品中达到双重效果很难。
08-13 1604
预训练模型的词表是固定的。它不认识你自定义的特殊标记（如实体标记、领域术语、新表情符号等）。掌握如何向预训练模型的分词器和词表中添加新的 Token（包括普通 Token 和特殊 Token），理解其对模型的影响，并学会正确调整模型权重。新 Token 的 ID（30523, 30524）在模型的 Embedding 矩阵里。想象一下，你给模型一个任务：“找出文本里的汽车和隧道实体”。增加了词表大小（比如从 30522 增加到 30524），模型的 Embedding 矩阵（这里标记了一个实体！
敏感数据目录是什么？如何快速构建企业自身的敏感数据目录
yuandiansec的博客
08-13 1498
敏感数据目录能力是数据安全的起点
【论文阅读】基于表面肌电信号的下肢多关节运动估计：一种深度卷积神经网络方法
最新发布
qq_60423839的博客
08-14 905
本文提出一种基于多通道表面肌电信号(sEMG)和深度卷积神经网络(CNN)的下肢多关节运动估计方法。研究采集了骑行和步行任务中的7通道sEMG信号，通过带通滤波、全波整流等预处理后构建CNN模型，用于估计髋、膝、踝关节角度。实验结果表明，所提CNN模型在骑行任务中三个关节的估计均方根误差分别为3.8886°、2.8199°和3.1148°，精度显著优于传统BPNN和RBFNN模型。该研究为下肢康复外骨骼的人机交互控制提供了理论基础，未来将探索sEMG时频特征对模型的影响及非理想环境下的意图识别问题。
从静态模型到数字生命体：自进化AI Agent综述
zenRRan的博客
08-13 1185
部署后无法适应动态环境（如用户需求变化、新工具出现）。例如，医疗诊断智能体遇到新疾病时需工程师手动调整，效率低下。近年大型语言模型（LLM）的突破催生了AI智能体的发展，它们能自主规划、使用工具解决复杂任务（如编程、科研）。：树状思维（Tree-of-Thought）探索多推理路径，避免单一错误。：将自然语言反馈视为“梯度”，反向优化提示（如TextGrad框架）。：将提示视为基因，通过突变、交叉筛选最优解（如EvoPrompt）。：AI智能体不仅是工具，更是能持续学习、适应、协作的“数字生命体”。
天池竞赛机器学习代码集锦
资源摘要信息: "机器学习竞赛代码.zip" 1. MRClassify - 天池数加平台OPEN_MR示例 MRClassify指的是使用MapReduce框架实现的分类算法示例。MapReduce是一种编程模型，用于处理和生成大数据集。在天池数加平台上，...
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