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版本1.20
改进： 多人协作新增部署同步功能 实战项目中“插入答案”交互修改 训练营平台功能教程改进修复： 机器学习课程中部分错误 模块开发专区帮助文档图片无法显示 应用中心评分机制问题Improvements: Deployment synchronization in multi-person collaboration. Modification of “Insert answer” interaction in Practice of Classroom. Platform ...…
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版本1.19
新功能： 停止任务排队功能改进： Kaggle 数据集修改 Notebook 中小贴士更新 增加网站负载能力修复： 讨论区未登录状态无法查看评论问题 数据集挂载问题 全局搜索问题Features: Stop job queuing mechanism.Improvements: Kaggle dataset modification. Tips Update in Notebook. Website load capacity improvement.Bugs fix...…
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（杭州）第七期机器学习开发者沙龙邀请函
Mo 人工智能俱乐部 正式向感兴趣的小伙伴们发出诚挚的邀请！5月11日（周六），我们将在杭州举办第七期机器学习开发者沙龙。时间：5.11 下午 14:00-17:00地点：杭州市上城区定安路126西湖创意谷会议室内容：模型评价与验证——房价预测形式：主讲人带领大家使用在线建模平台进行代码实战，开发属于自己的房价预测模型机器学习课程计划（每周更新） 内容 时间 实战（房价预测） 5.11 神...…
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版本1.18
新功能： Notebook 多人协作功能 Kaggle 数据集查询与导入 Notebook 左侧工具栏新增复制粘贴快捷键操作改进： Notebook 中代码块分享、超参数调整界面优化 训练营机器学习课程补充与更正 应用中心热门标签搜索机制修复： 非作者可编辑项目概览 项目公开时未自动进行 commit 操作 测试文件数据未正常保存Features: Multi-person collaboration in Notebook. Search and insert da...…
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（杭州）第六期机器学习开发者沙龙邀请函
Mo 人工智能俱乐部 正式向感兴趣的小伙伴们发出诚挚的邀请！4月27日（周六），我们将在杭州举办第六期机器学习开发者沙龙。时间：2019.4.27（周六）下午13:00-17:30地点：杭州市上城区定安路126号西湖创意谷会议室第一部分机器学习相关论文分享适合人群：针对有机器学习基础，想了解业内动向和研究成果的学者或算法工程师。形式：由 Mo 团队人工智能算法工程师和浙江大学计算机系硕士研究生为大家解读主题相关论文。活动安排13:00-13:40 faster R-CNN 计算机视觉的任...…
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（杭州）第五期机器学习开发者沙龙邀请函
Mo 人工智能俱乐部 正式向感兴趣的小伙伴们发出诚挚的邀请！4月20日（周六），我们将在杭州举办第五期机器学习开发者沙龙。时间：2019.4.20（周六）下午14:00-17:00地点：杭州市上城区定安路126号西湖创意谷会议室活动安排1. 多变量线性回归 特征与多项式回归 正规方程 正规方程不可逆的情况 2. 逻辑回归 分类 假设函数表达式 决策边界 代价函数I 简化的代价函数和梯度下降 高级优化技巧 多分类任务 活动形式 团队专题主讲人组织大家...…
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版本1.17
新功能： 训练营开始学习显示公众号二维码。改进： 训练营机器学习课程内容更新与补充。 手机端分享页面优化。 Notebook 中 cell 的工具条和代码部分进行区分。 Notebook 中代码增强增加了扭曲、倾斜、擦除、透视变形等功能。修复： 点击不同的数据集作品概览不会刷新。 通过发现到详情页点击浏览器返回无效。 文件管理页面问题。Features: Display of Wechat QR code in Classroom.Improvements: Machi...…
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（杭州）第四期机器学习开发者沙龙邀请函
4.13 （本周六）邀请杭州的小伙伴来参加第四期机器学习线下开发者沙龙。本期活动内容丰富，包含三篇论文分享和常规机器学习课程。论文分享主题分别为：Google Vizier、Meta Learning 和 BlockFL，机器学习主题为线性代数回顾+多变量线性回归。小伙伴们可以根据时间表参加自己感兴趣的部分哦！活动时间2019.4.13 下午 13:00-17:00活动地点杭州市上城区定安路 126 号西湖创意谷会议室活动形式论文分享：由团队人工智能算法工程师或浙江大学计算机系硕士研究生为...…
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一起用算法来预测足球比赛结果
足球是世界上最火爆的运动，今天我们将使用英超比赛的历史结果统计信息来预测未来英超比赛的结果。英超一年一个赛季，每年20个球队参赛，共计380场比赛。数据处理我们下载英超在2005年-2018年的比赛数据。用 pandas 把历年的 csv 数据都导入进来。import pandas as pd# 读取原始数据loc = "./football/"raw_data_1 = pd.read_csv(loc + '2005-06.csv')...此处省略其他年份的比赛数据raw_data_13 ...…
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版本1.15
新功能： Notebook 中可捕获代码运行异常结果，提供转跳到 Stack Overflow 和 CSDN 的搜索入口。 Notebook 中搜索与分享代码块功能。 Notebook 中超参数调整与图像数据增强功能。改进： 首页、发现和注册页面加速。 首页文案与交互方式修改。 新手任务修改修复： Notebook 升级之后影响对其他页面前端显示的影响。 Notebook 中下载功能失效。 API docs 无法保存偏好设置。Features: Capturing co...…