如果您正在google的colab中打开这个notebook，您可能需要安装Transformers和????Datasets库。将以下命令取消注释即可安装。! pip install datasets transformers sacrebleu sentencepiece如果您正在本地打开这个notebook，请确保您认真阅读并安装了transformer-quick-start-zh的rea

1.什么是机器学习？机器学习：利用数学模型来理解数据，发现数据中的规律，用作数据的分析和预测。数据通常由一组向量组成，这组向量中的每个向量都是一个样本，我们用xix_ixi​来表示一个样本，其中i=1,2,3,...,Ni=1,2,3,...,Ni=1,2,3,...,N,共N个样本，每个样本xi=(xi1,xi2,...,xip,yi)x_i=(x_{i1},x_{i2},...,x_{ip},

一、课前准备python 处理 Word 需要用到 python-docx 库，终端执行如下安装命令：pip3 install python-docx备注：可能word用的少，这块并没认真，但是后面的邀请函这块可以作为有用参考，没准会用得到，比如说你的婚礼邀请函，工资条，通知单等，不用一个一个手写（当然你为了表诚意也不是不可以。）言归正传，二、知识要点研发逻辑就是讲解逻辑，一般从上往下，遵循：Wh

随机抽样numpy.random 模块对 Python 内置的 random 进行了补充，增加了一些用于高效生成多种概率分布的样本值的函数，如正态分布、泊松分布等。numpy.random.seed(seed=None) Seed the generator.seed()用于指定随机数生成时所用算法开始的整数值，如果使用相同的seed()值，则每次生成的随机数都相同，如果不设置这个值，则系统根据时

1.什么是机器学习？机器学习：利用数学模型来理解数据，发现数据中的规律，用作数据的分析和预测。数据通常由一组向量组成，这组向量中的每个向量都是一个样本，我们用xix_ixi​来表示一个样本，其中i=1,2,3,...,Ni=1,2,3,...,Ni=1,2,3,...,N,共N个样本，每个样本xi=(xi1,xi2,...,xip,yi)x_i=(x_{i1},x_{i2},...,x_{ip},

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图解BERT在学习完Transformer之后，我们来学习一下将Transformer模型结构发扬光大的一个经典模型：BERT。[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-3q9V8Olo-1629380895512)(./pictures/3-stru.png)]图：结构总览前言BERT在2018年出现。2018 年是机器学习模型处理文本（或者更准确地说，自然语

案例二 ：蒸汽量预测背景介绍火力发电的基本原理：燃料在燃烧时加热水生成蒸汽，蒸汽压力推动汽轮机旋转，然后汽轮机带动发电机旋转，产生电能。在这一系列的能量转化中，影响发电效率的核心是锅炉的燃烧效率，即燃料燃烧加热水产生高温高压蒸汽。锅炉的燃烧效率的影响因素很多：锅炉的可调参数:如燃烧给量，一二次风，引风，返料风，给水水量；锅炉的工况:比如锅炉床温、床压，炉膛温度、压力，过热器的温度等。我们如何使用以

案例一 （幸福感预测）背景介绍幸福感涉及了哲学、心理学、社会学、经济学等多方学科，同时与大家生活息息相关，每个人对幸福感都有自己的衡量标准。如果能发现影响幸福感的共性，找到影响幸福感的政策因素，便能优化资源配置来提升国民的幸福感。目前社会科学研究注重变量的可解释性和未来政策的落地，主要采用了线性回归和逻辑回归的方法，在收入、健康、职业、社交关系、休闲方式等经济人口因素；以及政府公共服务、宏观经济环

一、bagging套袋法的原理分析Bagging（套袋法）的核心在于自助采样(bootstrap)/随机采样这一概念，即从数据集中进行有放回采样，也就是说，同样的一个样本可能被多次进行采样。举例说明:估计全国所有人口年龄的平均值：可在全国所有人口中随机抽取不同的集合（这些集合可能存在交集），计算每个集合的平均值，然后将所有平均值的均值作为估计值。Bagging的基本流程：首先随机取出一个样本放入采