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中国队六人全部满分夺冠:国际数学奥林匹克竞赛imo成绩揭晓-爱代码爱编程

点击上方“AI遇见机器学习”,选择“星标”公众号 重磅干货,第一时间送达 来自:机器之心 在 IMO 2022 上,中国队以六人全部满分的成绩夺冠。上次全满分,还是 1994 年的美国队。 又一个见证历史的时刻。 今日,国际数学奥林匹克竞赛(IMO)官网正式公布了 2022 年竞赛成绩。中国队以满分 252 的

kaggle新赛:hms-爱代码爱编程

赛题名称:HMS - Harmful Brain Activity Classification 赛题链接:https://www.kaggle.com/competitions/hms-harmful-brain-activity-classification 赛题背景 目前,脑电图监测完全依赖于专业神经学家的手动分析。虽然这种劳动密集型过程非

【机器学习可解释性】4.shap 值_shapley值 机器学习-爱代码爱编程

机器学习可解释性 1.模型洞察的价值2.特征重要性排列3.部分依赖图4.SHAP 值5.SHAP值的高级使用 正文 理解各自特征的预测结果? 介绍 您已经看到(并使用)了从机器学习模型中提取一般解释技术。

windows中运行项目中.sh和kaggle安装与配置_kaggle 怎么运行.sh文件-爱代码爱编程

在git bash中运行 命令如下: bash download_data.sh 或者 ./download_data.sh 如果使用kaggle的数据集,会要求输入用户名和API。 API在这个文件里面,复制过来即

ai4code detailed eda_ai4eda-爱代码爱编程

AI4Code Detailed EDA📊 介绍 这次竞赛的目标是理解在python notebooks中code块和markdown块之间的关系。在这次竞赛中,我们需要在给定正确的cell块顺序情况下,重建mark

kaggle大模型竞赛优胜方案总结与思考_kaggle竞赛-爱代码爱编程

大家好,我是HxShine。 LLM的Reward模型该如何训练呢?今天对Kaggle LLM比赛LLM Science Exam 的一些优胜方法做一个总结,这是Kaggle竞赛平台第一次举办LLM相关比赛,赛题就

child mind institute -爱代码爱编程

感谢 感谢艾兄(大佬带队)、rich师弟(师弟通过这次比赛机械转码成功、耐心学习)、张同学(也很有耐心的在学习),感谢开源方案(开源就是银牌),在此基础上一个月不到收获到了很多,运气很好。这个是我们比赛的总结:  我们队Kaggle CMI银牌方案,欢迎感兴趣的伙伴upvote:https://www.kaggle.com/competitions/c

kaggle的进阶系统_kaggle contributor level-爱代码爱编程

在Kaggle的进阶系统中,“Novice”(新手)、“Contributor”(贡献者)、“Expert”(专家)、“Master”(大师)和"Grandmaster"(特级大师)是不同的绩效层级,用于衡量和识别数据科学家

【机器学习可解释性】1.模型洞察的价值-爱代码爱编程

机器学习可解释性 1.模型洞察的价值2.特征重要性排列3.部分依赖图4.SHAP 值5.SHAP值的高级使用 正文 前言 本文是 kaggle上机器学习可解释性课程,共五部分,除第一部分介绍外,每部分包括辅导和

kaggle 开关选项说明_kaggle working 目录-爱代码爱编程

变量和文件的会话持久性! 有 4 种模式: 无持久性:每次运行Notebooks 时,您都有一份干净的工作文件/变量。仅变量:每次Notebooks 会话结束时,都会保存变量。下次运行Notebooks 时,将还原这些变量。仅文件:/kaggle/working 目录中的文件将从笔记本的一次运行转移到下一次运行。变量和文件:同时提

【机器学习可解释性】5.shap值的高级使用_shap 使用-爱代码爱编程

机器学习可解释性 1.模型洞察的价值2.特征重要性排列3.部分依赖图4.SHAP 值5.SHAP值的高级使用 正文 汇总SHAP值以获得更详细的模型解释 总体回顾 我们从学习排列重要性和部分依赖图开始,以

【机器学习可解释性】3.部分依赖图-爱代码爱编程

机器学习可解释性 1.模型洞察的价值2.特征重要性排列3.部分依赖图4.SHAP 值5.SHAP值的高级使用 正文 每个特征怎么样影响预测结果? 部分依赖图 Partial Dependence Plots

语音识别 | kaggle鸟叫识别新赛赛题解析_kaggle语音识别-爱代码爱编程

整理自kaggle平台 赛题题目: BirdCLEF 2023 kaggle - 鸟声识别大赛  赛题链接:https://www.kaggle.com/competitions/birdclef-2023 赛题背景 鸟类是生物多样性变化的极好指标,因为它们具有高度流动性并且具有多样化的栖息地要求。因此物种组合和鸟类数量的变化可以表明

【机器学习可解释性】2.特征重要性排列_特征重要性排序说明什么-爱代码爱编程

机器学习可解释性 1.模型洞察的价值2.特征重要性排列3.部分依赖图4.SHAP 值5.SHAP值的高级使用 正文 前言 你的模型认为哪些特征最重要? 介绍 我们可能会对模型提出的最基本的问题之一是:哪

【入门系列】titanic-爱代码爱编程

Titanic-1 数据处理 数据分析、数据清洗 文章目录 Titanic-1 数据处理前言一、背景交代二、数据分析1.数据分析2.数据处理(1)补齐non值(2)丢弃意义不大的特征(3)处理字符串特征

【技巧】十大深度学习技巧和经验总结_深度学习课程课堂经验总结‘’-爱代码爱编程

✅作者简介:在读博士,伪程序媛,人工智能领域学习者,深耕机器学习,交叉学科实践者,周更前沿文章解读,提供科研小工具,分享科研经验,欢迎交流! 📌个人主页: https://blog.csdn.net/allein_STR?spm=1011.2559.3001.5343 💯特色专栏:深度学习和WRF,提供人工智

【计算机视觉 | kaggle】保姆级教程:入门 kaggle 的步骤详细介绍_kaggle编程-爱代码爱编程

文章目录 一、Overview二、Evaluation三、Timeline四、Code Requirements五、Data5.1 数据的可视化5.2 文件 六、Discussion七、Code

kaggle新赛:bengali.ai 语音识别大赛赛题解析_语音算法大赛-爱代码爱编程

赛题名称:Bengali.AI Speech Recognition 赛题链接:https://www.kaggle.com/competitions/bengaliai-speech 赛题背景 竞赛主办方 Bengali.AI 致力于加速孟加拉语(当地称为孟加拉语)的语言技术研究。Bengali.AI 通过社区驱动的收集活动众包大规模数据集,并

kaggle竞赛-爱代码爱编程

你的目的是来预测我们生成图像的提示词 1.比赛目标 这个竞赛的目标不是从文本提示生成图像,而是创建一个模型,可以在给定生成图像的情况下预测文本提示(你有一堆提示词,你预测是否该提示词参与了图像的生成)?您将在包含由S

【kaggle】stable diffusion -爱代码爱编程

文章目录 一、前言 二、导包 三、加载预训练的 OFA 模型 四、模型EDA 五、Inference 六、安装并导入所有依赖项 七、设置配置 八、加载示例提交 九、Buil