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OpenI启智社区联合Datawhale社区自3月起将开展一系列组队学习活动,第7期打榜活动中设计了一系列加分任务:
任务1: 派生动手深度学习"d2l_learning"项目, 并在平台进行一系列开发行为, 将获得基础活跃榜的相应积分奖励, 每周进入前100名的用户可获得100-300元奖金;
任务2: 基于动手深度学习"d2l_learning"项目, 在启智平台输出学习笔记或心得, 并将链接评论在本项目的Issue区, 由助教进行审核通过后的优质内容可在挑战升级榜中加10积分/篇; 在外部平台(如知乎、csdn等)进行的分享, 将链接评论在本项目的Issue区, 由助教进行审核通过后的优质内容仅加5积分/篇. 加分无上限, 同一内容仅加分一次;
任务3: 在项目Issue区通过评论的方式反馈本次活动或教程的相关建议, 被采纳后可加2积分/条, 每周加分上限10积分。
教程地址:https://openi.pcl.ac.cn/Datawhale/d2l
延续了第六期趣开源活动风格。
在启智上创建了机器学习入门系列项目,并结合了一些项目实战,一共9个项目。刚好可以让学习目前课程这块的同学,在空档期,练练手。
入门篇:
机器学习算法入门教程(一): 基于逻辑回归的分类预测
机器学习入门算法(二): 基于朴素贝叶斯(Naive Bayes)的分类预测
机器学习入门算法(三):基于鸢尾花和horse-colic数据集的KNN近邻分类预测
机器学习入门算法(四): 基于支持向量机的分类预测
机器学习入门算法(五):基于企鹅数据集的决策树分类预测
机器学习入门算法(六)基于天气数据集的XGBoost分类预测
机器学习入门算法[七]:基于英雄联盟数据集的LightGBM的分类预测
机器学习入门算法(八):基于BP神经网络的乳腺癌的分类预测
机器学习入门算法(九): 基于线性判别模型的LDA手写数字分类识别
实战篇:
机器学习实战系列一:工业蒸汽量预测(最新版本上篇)含数据探索特征工程等:https://openi.pcl.ac.cn/ting/ting202303262013328
机器学习实战系列一:工业蒸汽量预测(最新版本下篇)含特征优化模型融合等: https://openi.pcl.ac.cn/ting/ting202303262013328
内容非常详细,
后续会持续更新相关项目实战,声明前期项目大部分为经典项目,看启智平台没有没有这系列项目,个人把一些优秀案例整合一下,并在云脑调试完成。如有bug请在isuue留言即可。