将这些报错处理完后就可以跑通代码了，但是跑的速度很慢，我自己跑通一次用了四个小时，将N的值改小一些可以加快跑的速度，但是训练后的性能也会有所下降，如果出现不够1000行的错误，可以尝试将。使用的CUDA设备编号无效，...
![Datawhale AI夏令营-[星火杯]大模型应用开发学习活动task3 - 星火API & Gradio学习指南](/uploads/2024/07/29/1722231062931059145.webp)
API。_讯飞星火datawhale...
然后，使用这些拼接后的数据作为新特征，通过多次重复K折交叉验证（RepeatedKFold）来训练一个线性回归模型（这里使用的是Ridge回归器），每次验证都计算并记录了模型在验证集上的平均绝对误差（MAE）。）...
今天，我根据项目文档进行了代码的运行，对项目的运行逻辑以及关键参数的作用有了初步的了解。通过这次实践，我对序列到序列（Seq2Seq）模型和门控循环单元（GRU）模型有了基本的认识，并且掌握了数据处理的基本思路。在数...
本次笔记，我将分为选择模型、调参、特征工程三个部分来尝试。...
LightGBM是一个实现GBDT算法的框架，具有训练速度快、内存消耗低、准确率高、分布式支持等优点，主要通过Histogram算法、带深度限制的Leaf-wise叶子生长策略和直方图做差加速等技术进行优...
深度学习是机器学习一个分支，通过神经网络模拟人脑的学习方式，可以处理大量数据并且从中自动学习和提取特征，进行预测。深度学习就是将这些神经元模型层层堆叠起来的复杂结构，按一定的层次形成一个庞大的网络，从网络最底层接...
由于Task3是在Task2基础上做的改进，实操起来感觉比较简单，难度主要在于对Transformer的理解，以及在基础参数上自己尝试做出优化以抵达更高的上限。...
DatawhaleAI夏令营机器学习-Task2学习笔记...
机器翻译（MachineTranslation，简称MT）是自然语言处理领域的一个重要分支，其目标是将一种语言的文本自动转换为另一种语言的文本。机器翻译的发展可以追溯到20世纪50年代，经历了从基于规则的方法、统计...