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导语结束比赛有几天了，这几天一直在处理前段时间堆积的工作，今天得空对自己的方案进行梳理总结。今年7月多结束魔镜杯后，将之前的内容整理了一下，刚好看到华为垃圾分类比赛，由于我的工作内容还是偏图像，所以就想玩玩，有幸拿了一个亚军。这次比赛是基于华为云的modelArts平台，免费的gpu硬件环境，全新的结果提交验证方法。感谢组织方华为云，喜欢打比赛的小伙伴也可以多留意该平台，会不定期举办各种数据类..

【lightgbm/xgboost/nn代码整理三】keras做二分类，多分类以及回归任务1.简介该部分是比较基础的深度网络部分，是基于keras实现的多层感知机网络(mlp)，使用nn个人感觉最大的一个好处就是目标函数自定义很方便，下面将从数据处理、网络搭建和模型训练三个部分介绍。如果只是想要阅读代码，可直接移步到尾部链接。2. 数据处理神经网络对数据的要求比较多，不能处理缺失值，并且数...

【lightgbm/xgboost/nn代码整理四】pytorch做二分类，多分类以及回归任务1.简介本不打算整理pytorch代码，因为在数据挖掘类比赛中没有用过它，做图像相关任务时用pytorch比较多。有个小哥提到让整理一下，就花了几天时间整理了一份，没有很仔细调试过，有问题请读者指出。下面将从数据处理、网络搭建和模型训练三个部分介绍。如果只是想要阅读代码，可直接移步到尾部链接。2. ...

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numpy中的dot、outer、multiply和 * 的使用方法1np.dot()​numpy.dot(a, b, out=None)：对于二维数组，它相当于矩阵的乘法；对于一维数组，则是向量的内积；而对于n维，它是a的最后一个轴向和b的倒数第二个轴向的乘积和。代码如下：一维数组>>> np.dot(3, 4)12>>> np.dot([2, 3], [4,

让机器听声音识别男女（机器学习的方法）1、简介​人能够很容易的听出说话人的性别，我们能不能让机器也像人一样，听声辨别性别？这个答案是肯定的，特别是随着人工智能算法的发展，识别性能是不断的提升。本实验就是通过声音识别男女性别。主要分为三个部分，第一是对声音文件进行特征提取，第二是通过机器学习方法建立男女性别分类模型，第三则是加载模型进行声音文件测试。2、主体框架声音文件：本文中采用的数据是预存

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