weixin_43481320的博客

笔记参考和出处：《机器学习》周志华 Datawhale吃瓜教程重学机器学习，巩固基础数学推导知识。原笔记用Typora完成1 - 机器学习中的基本概念机器学习机器学习，致力于研究如何通过计算的手段, 利用经验来改善系统自身的性能.在计算机系统中，“经验”通常以“数据”形式存在。因此, 机器学习所研究的主要内容, 是关于在计算机上从数据中产生 “模 型” (model) 的算法, 即 “学习算法”(learning algorithm).有了学习算法, 我 们把经验数据提供给它, 它就

为什么写？自己对大会内容的一个笔记，顺便帮助自己下一步选题扩宽角度作为一个组会报告将大会内容转述。（这就要求自己对于讲者所提到的东西不能只是一个感觉，而是有基本的准确理解，且能复述，且在论文内容可以进行进一步的探讨）大会内容放张图上来开个头从会议中，可以看到优秀的最新的工作，也可以看到优秀的人。后续可进行检索并学习。详尽的大会日程安排大致为（加粗为个人感兴趣的内容）：5-31：Tutorial-讲习班-分为四部分脉冲视觉情感认知前沿机器学习大规模预训练技术6-1(D1)：

【量子位meet大会】清华大学唐杰教授：认知图谱作为一个菜鸡nlper，在大会上听到唐杰教授的偏学术的报告是十分快乐的，然后在这里整理了ppt供大家学习。初步将ppt分享，随后会把唐杰教授的部分讲演文字添加进来，帮助更流畅的理解内容。...

画四个指标的learning curve# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sat Dec 5 09:42:05 2020@author: 姜金"""import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport matplotlib.gridspec as gridspecfrom matplotlib.ticker import FuncFormatterdef to_percent(tem

Q：在nlp中画 learning curve，需要横坐标为10%…100%，如何在横坐标上画这样的一个过程。展示部分实验代码：import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport matplotlib.gridspec as gridspecimport matplotlib.font_manager as fm #字体管理器from matplotlib.ticker import FuncFormatterdef to_

@[DataWhale打卡]第二回：艺术画笔见乾坤艺术画笔见乾坤！一、概述讲了matplotlib的基本框架即：matplotlib的原理或者说基础逻辑是，用Artist对象在画布(canvas)上绘制(Render)图形。1. matplotlib的三层apimatplotlib.backend_bases.FigureCanvas ：代表了绘图区，所有的图像都是在绘图区完成的matplotlib.backend_bases.Renderer： 代表了渲染器，可以近似理解为画笔，控制如何在

@[DataWhale打卡]第一回：Matplotlib初相识一、认识matplotlibpandas和seaborn的绘图接口其实也是基于matplotlib所作的高级封装。可以说这是一个基于numpy的包？matplotlib总是和numpy同时出现。import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np二、一个最简单的绘图例子核心概念：Matplotlib的图像是画在figure（如windows，jupyter窗体）上的，每一个figu

模型配置等问题之前做实验基本都已进行代码中的两个问题is not none问题axis 低版本不可使用

Task 5 Neo4j 图数据库查询事实证明，可以在移动端完全实现整个项目，neo4j的sandbox版本和colab作为Python端口，需要一个google drive作为一个存储区，来存放文件。主要学习：AnswerSearching 框架介绍

Task 4 用户输入->知识库的查询语句继续参考

Task 3 Neo4j图数据库导入数据填坑睡觉，明天要做今天写毕设开题和论文。还有，sandbox确实可以用前面的步骤对数学生太不友好了。

Task2：基于医疗知识图谱的问答系统操作介绍虫啊！！！

Datawhale 知识图谱组队学习 之 Task 1 知识图谱介绍知识图谱理论：相关理论知识图谱背景早在 2010 年微软就开始构建知识图谱，包括 Satori 和 Probase；2012 年，Google 正式发布了 Google Knowledge Graph，现在规模已超 700 亿。目前微软和 Google 拥有全世界最大的通用知识图谱，Facebook 拥有全世界最大的社交知识图谱，而阿里巴巴和亚马逊则分别构建了商品知识图谱。简介：概念从学术的角度，我们可以对知识图谱给一个这样的