机器学习PAI天池实验室中赠送的GPU的时间用完后，怎么购买？
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阿里云天池大赛赛题解析——机器学习篇-赛题一（7）
2.2.4 可视化数据分布 下面以可视化方式对数据特征、数据分布等进行探索分析。1. 箱形图 首先绘制训练集中特征变量V0 的箱形图：fig = plt.figure(figsize=(4, 6)) # 指定绘图对象的宽度和高度sns.boxplot(train_data['V0'],orie...
阿里云天池大赛赛题解析——机器学习篇-赛题一（6）
2.2 赛题数据探索2.2.1 导入工具包 先要导入一些Python 工具包，用于数据计算和可视化显示。import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns...
阿里云天池大赛赛题解析——机器学习篇-赛题一（5）
2.1.5 变量转换1. 变量转换的目的 在使用直方图、核密度估计等工具对特征分布进行分析的过程中，我们可能会发现一些变量的取值分布不平均，这将会极大影响估计。为此，我们需要对变量的取值区间等进行转换，使其分布落在合理的区间内。 如图1-2-11 所示，经过对数变换减轻了数据大量聚集在左侧的情况....
阿里云天池大赛赛题解析——机器学习篇-赛题一（4）
2.1.3 缺失值处理1. 缺失值的产生原因和分类 缺失值的产生原因多种多样，主要分为机械原因和人为原因。机械原因是由机械导致的数据缺失，比如数据存储的失败、存储器损坏、机械故障导致某段时间的数据未能收集（对于定时数据采集而言）。人为原因是由人的主观失误、历史局限或有意隐瞒造成的数据缺失。比如，在市...
阿里云天池大赛赛题解析——机器学习篇-赛题一（3）
2 数 据 探 索2.1 理论知识2.1.1 变量识别 变量识别就是对数据从变量类型、数据类型等方面进行分析。举个例子，数据如表1-2-1所示：表1-2-1 我们可以从以下方面对其进行变量识别：1. 输入变量与输出变量 输入变量（也称为“predictor”或“特征”）有age，...
阿里云天池大赛赛题解析——机器学习篇-赛题一（2）
1.4 评估指标1.5 赛题模型 在赛题分析中，很重要的一点就是要根据赛题的特点和目标明确问题的类型，并选择合适的模型。在机器学习中，根据问题类型的不同，常用的模型包括回归预测模型和分类预测模型。1. 回归预测模型 回归预测模型的预测结果是一个连续值域上的任意值，回归可以具有实值或离散的输入变量。我...
阿里云天池大赛赛题解析——机器学习篇-赛题一（1）
赛题一 工业蒸汽量预测1 赛 题 理 解1.1 赛题背景 火力发电的基本原理是燃料在燃烧时加热水生成蒸汽，蒸汽产生的压力推动汽轮机旋转，然后汽轮机带动发电机旋转，产生电能。在这一系列的能量转化中，影响发电效率的核心是锅炉的燃烧效率，即燃料燃烧加热水产生高温、高压的蒸汽。影响锅炉燃烧效率的因素很多，包...
机器学习之阿里云天池大赛—新闻分类（二）双向长短记忆网络
普通的长短时记忆神经网络只能对正向数据进行处理，而双向长短时记忆神经网络可以处理内容的上下文，通过新闻分类大赛结果可以看到双向长短时记忆神经网络具有一定的提升。在pytorch中实现双向长短时记忆神经网络和简单，只需在参数中设置bidirectional=True即可，同时对循环神经网络中的ht和c...
机器学习之阿里云天池大赛—新闻分类
在学习了循环神经网络之后，进行一次实践，参与一下阿里云天池大赛中入门级比赛—新闻文本分类，使用长短期记忆网络（LSTM）来完成，长短期记忆网络是循环神经网络的变体，建议从最普通的循环神经网络开始。一、赛题数据数据样例labeltext657 44 66 56 2 3 3 37 5 41 9 57 4...
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