🤵‍♂️个人主页:@AI_magician📡主页地址：作者简介：CSDN内容合伙人，全栈领域优质创作者。👨‍💻景愿：旨在于能和更多的热爱计算机的伙伴一起成长！！🐱‍🏍🙋‍♂️声明：本人目前大学就读于大二，研究兴趣方向人工智能&硬件（虽然硬件还没开始玩，但一直很感兴趣！希望大佬带带）【深度学习|核心概念】那些深度学习路上必经的核心概念，确定不来看看？（一）作者：计算机魔术师版本：1.0（2023.8.27）摘要：本系列旨在普及那些深度学习路上必经的核心概念，文章内容都是博主用心学习收集所写，欢迎大家三联支持！本系列会一直更新，核心概念系列会一直更新！欢迎大家订阅该文章收录专栏[✨—《深入解析机器

importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns1.数据导入In [2]:train_data=pd.read_csv(r'../老师文件/train.csv')test_data=pd.read_csv(r'../老师文件/test.csv')labels=pd.read_csv(r'../老师文件/label.csv')['Survived'].tolist()In [3]:train_data.head()Out[3]:PassengerIdSurvivedPclassNameSex

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~超参数调优超参数调优需要依靠试验的方法，以及人的经验。对算法本身的理解越深入，对实现算法的过程了解越详细，积累了越多的调优经验，就越能够快速准确地找到最合适的超参数试验的方法，就是设置了一系列超参数之后，用训练集来训练并用验证集来检验，多次重复以上过程，取效果最好的超参数。训练数据的划分可以采用保持法，也可以采用K-折交叉验证法。超参数调优的试验方法主要有两种：网格搜索和随机搜索。网格搜索网格搜索法将各超参数形成的空间划分为若干小空间，在每一个小空间上取一组值作为代表进行试验。取效果最好的那组值作为最终的超参数值。这种暴力的方法，只适合于小样

Kaggle机器学习竞赛、托管数据库、编写和分享代码注册：安装插件：HeaderEditor （参考链接见文末）注册后：首页：导航栏、搜索栏、社交栏、个人信息 代码查找、下载数据集下载： 下载全部数据、下载单个数据、命令行(安装pipinstallkaggle）代码：保存至自己的项目 修改项目题目、保存 项目建立、运行、模型保存上传数据集：也可以直接拖动文件到空白处上传。有文件夹的情况，压缩再上传。 编写代码：保存、添加/选择数据集、输入、输出、语言 训练结果（可打开、保存）机器学习竞赛：打开任意一个：Data数据模块：注意数据规模、数据类型，用合适的服务器。kaggle用户的每个kernel

赛题名称：Optiver-TradingattheClose赛题链接：https://www.kaggle.com/competitions/optiver-trading-at-the-close赛题背景证券交易所是快节奏、高风险的环境，每一秒都很重要。随着交易日接近尾声，强度不断升级，在关键的最后十分钟达到顶峰。这些时刻通常以波动加剧和价格快速波动为特征，在塑造当今全球经济叙事方面发挥着关键作用。纳斯达克证券交易所的每个交易日都以纳斯达克收盘交叉拍卖结束。此过程确定了在交易所上市的证券的官方收盘价。这些收盘价是投资者、分析师和其他市场参与者评估个别证券和整个市场表现的关键指标。在这个复杂的

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遇到没GPU想训练模型的情况，CPU跑好久，可利用Kaggle的云GPU。1、注册参考[1]，其中，kaggle官网： 地址2、进入主页，可用creat创建nootbook，之后可按正常jupyter的操作进行 3、上传数据    可利用Kaggle上的线上的数据集，如果想利用自己的数据来训练模型，需从本地上传（1）右上方的Adddata（2）上传自己的数据集点击uploadadataset，dataset取名，然后选择browsefiles上传文件。最好将文件压缩之后上传，这样比较快。上传压缩包后kaggle会自动解压。 上传完成之后点击Create，正在处理你的数据集时，不要点击别的地方。

在开发者的世界中，判断一个项目火不火、受不受欢迎，GitHub的star量是一个非常重要的指标。比如AI大模型宇宙的基石模型transformers在GitHub上已经获得了100k以上的star。可以说，开发者在GitHub上创建项目，提交代码，与其他人分享交流，构建了独属于开发者的社交网络。GitHub更是成为了开发者神器，还被戏称为「全球最大同性交友网站」。不过，根据今天Wired的一篇报道，GitHub的成功同时见证了一个非常不好的现象：刷star量的黑市。这是怎么回事呢？原来，Wired发现了一个公开出售GitHubstar的圈子，它包含了在线store和聊天群组。Wired以6美元

赛题名称：LinkingWritingProcessestoWritingQuality赛题链接：https://www.kaggle.com/competitions/linking-writing-processes-to-writing-quality赛题背景写作过程中存在复杂的行为动作和认知活动，不同作者可能采用不同的计划修订技术、展示不同的停顿模式或在全过程中策略性地分配时间，这些都可能影响写作质量。过去的研究探索了与停顿、添加删除和修订等行为相关的多种过程特征，但是使用的数据集较小，且只研究了少数特征。本次竞赛使用键盘日志的数据过程特征来预测总体写作质量，可能识别学习者写作行为与表

Kaggle上使用Tensorboard1.前言想在Kaggle上使用Tensorboard，找了一圈。参考了Kaggle上的一个Code：TensorboardonKaggle但发现有些变化，Code中用到的内网穿透工具Ngrok需要加一个Token，所以需要注册一个Ngrok账号，免费获取一个通道的Token。2.Kaggle上使用Tensorboard2.1.方法一其实直接把在Kaggle上跑出来的Tensorboard日志文件下载到本地，在本地启动Tensorboard即可查看。当然，这里主要讲在线的方法。2.2.方法二在线使用Tensorboard2.2.1.获取一个Ngrok的免费