好好学习，天天向上

摘要： 自学打卡,请勿推荐,谢谢! 比赛地址 https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531883/information 4.1 学习目标 学习机器学习模型的建模过程与调参流程 完成相应学习打卡任务 4.2 内容介绍 (以下内容已更新为自己博客的链接 阅读全文

摘要： 请勿推荐,谢谢! 比赛地址 https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531883/information 3.1 学习目标 学习时间序列数据的特征预处理方法 学习时间序列特征处理工具 Tsfresh（TimeSeries Fresh）的使用 3 阅读全文

摘要： 开源地址见Github：https://github.com/datawhalechina/team-learning 学习目标 学习特征工程的基本概念 学习topline代码的特征工程构造方法，实现构建有意义的特征工程 完成相应学习打卡任务 内容介绍 特征工程概述 赛题特征工程 业务特征，根据先验 阅读全文

摘要： 开源地址见Github：https://github.com/datawhalechina/team-learning 2.2 EDA内容介绍 数据总体了解 读取数据集并了解数据集的大小，原始特征维度； 通过info了解数据类型； 粗略查看数据集中各特征的基本统计量 缺失值和唯一值 查看数据缺失值情 阅读全文

摘要： 本文开源学习地址见Github：https://github.com/datawhalechina/team-learning 赛事回顾 智慧海洋的竞赛介绍 原竞赛地址 https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231768/informatio 阅读全文

摘要： AutoML开源框架分析和学习 原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/93109455 MLBox：十行代码完成Titanic生存预测 https://zhuanlan.zhihu.com/p/85832939 Autokeras：自动搜索深层学习模型的体系结构和超参数 阅读全文

摘要： #【心跳信号分类预测】Datawhale打卡- Task 2 数据分析 教程里的数据分析基本没有意义，核心数据列为heartbeat_signals，这个才是重点，并且需要考虑到该列的时序意义。 尝试从： 分解heartbeat_signals的所有列 绘制前10个的心电图的plot图 绘制labe 阅读全文

摘要： 重点复习一下忘记的知识点. 数据概况 import pandas as pd win_file_path = 'E:\\competition-data\\016_heartbeat_signals\\' train = pd.read_csv(win_file_path+'train.csv') 阅读全文

摘要： 开篇小结 本文在安装时，已经安装好lightgbm的gpu环境支持了。 具体可参考： https://blog.csdn.net/Aragon2010/article/details/86772320 （并不完善，还需继续搜索支持） https://www.jianshu.com/p/d7851ff 阅读全文

摘要： 小结 共计 61页 字典为动词“to yield”给出了两个释义：产出和让步。对于 Python 生成器 中的 yield 来说，这两个含义都成立。 协程与生成器类似，都是定义体中包含 yield 关键字的 函数。可是，在协程中，yield 通常出现在表达式的右边（例 如，datum = yield 阅读全文