datawhale——EDA

2024-05-02 19:58

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本文主要是介绍datawhale——EDA，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

EDA目标

EDA的价值主要在于熟悉数据集，了解数据集，对数据集进行验证来确定所获得数据集可以用于接下来的机器学习或者深度学习使用。
当了解了数据集之后我们下一步就是要去了解变量间的相互关系以及变量与预测值之间的存在关系。
引导数据科学从业者进行数据处理以及特征工程的步骤,使数据集的结构和特征集让接下来的预测问题更加可靠。
完成对于数据的探索性分析，并对于数据进行一些图表或者文字总结并打卡。

这次学习的EDA

在这里插入图片描述

总结

由于数据比较干净，因此EDA需要的工作较少。可以进入特征工程这个步骤

这篇关于datawhale——EDA的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

http://www.chinasem.cn/article/955052。 23002807@qq.com

【深度学习详解】Task2 分段线性模型-引入深度学习 Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营

前言《苹果书》第一章的内容包括机器学习基础 -> 线性模型 -> 分段线性模型 -> 引入深度学习这一篇章我们继续后续内容 ~ 其中涉及到“激活函数”的作用理解：除了开源项目 - 跟李宏毅学深度学习(入门) 之外，还有 @3Blue1Brown 的神经网络和 @StatQuest 的深度学习视频内容辅助。 🍎 🍎 系列文章导航【深度学习详解】Task1 机器学习基础-

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【无标题】【Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营】批量归一化

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【2024】Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营 Task3

本文是关于李宏毅苹果书”第2章实践方法论“学习内容的记录。模型在测试集上表现不佳，可能是因为模型没有充分学习训练集。模型不能充分学习训练集的原因：模型偏差优化问题过拟合不匹配一、模型偏差模型偏差是指：由于模型过于简单，即便找到该模型的最优参数，模型的损失函数值实际还未达到最小。（想在海里捞针，但实际针不在海中）此时可以通过重新设计模型、赋予模型更大灵活性降低模型偏差。增加

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1、模型偏差模型偏差是指的是模型预测结果与真实值之间的差异，这种差异不是由随机因素引起的，而是由模型本身的局限性或训练数据的特性所导致的。简单来讲，就是由于初期设定模型，给定的模型计算能力过弱，导致在通过梯度下降法进行优化以得到损失最小的函数过程中，模型表现太差，结果如同想要在大海里面捞针（一个损失低的函数），结果针根本就不在海里。 1.1、解决方案：重新设计一个模型，给模型更大的

【Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营】《深度学习详解》Task3 打卡

文章目录前言学习目标一、优化策略二、模型偏差三、优化问题三、过拟合增加训练集给模型一些限制四、交叉验证五、不匹配总结前言本文是【Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营】的Task3学习笔记打卡。学习目标李宏毅老师对应视频课程：https://www.bilibili.com/video/BV1JA411c7VT?p=4 《深度学习详解》第二章主要介绍

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营入门 Task3-机器学习框架

目录实践方法论1.模型偏差2.优化问题3.过拟合4.交叉验证5.不匹配实践方法论 1.模型偏差当一个模型由于其结构的限制，无法捕捉数据中的真实关系时，即使找到了最优的参数，模型的损失依然较高。可以通过增加输入特征、使用更复杂的模型结构或采用深度学习等方法来新设计模型，增加模型的灵活性。 2.优化问题在机器学习模型训练过程中，即使模型的灵活性足够高，也可能由于优化算

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营进阶 Task3-批量归一化+卷积神经网络

目录 1.批量归一化1.1 考虑深度学习1.2 测试时的批量归一化1.3 内部协变量偏移 2.卷积神经网络2.1 观察 1：检测模式不需要整张图像2.2 简化 1：感受野2.3 观察 2：同样的模式可能会出现在图像的不同区域2.4 简化 2：共享参数2.5 简化 1 和 2 的总结2.6 观察 3：下采样不影响模式检测2.7 简化 3：汇聚2.8 卷积神经网络的应用：下围棋 1.

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卷积神经网络(Datawhale X 李宏毅苹果书AI夏令营) 卷积神经网络是一种非常典型的网络架构，常用于图像分类等任务。一张图像是一个三维的张量，其中一维代表图像的宽，另外一维代表图像的高，还有一维代表图像的通道（channel）的数目通道：彩色图像的每个像素都可以描述为红色（red）、绿色（green）、蓝色（blue）的组合，这 3 种颜色就称为图像的 3 个色彩通道。这种

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总结

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