ChatGPT接力更新:实时交互式分析Excel,网友扒出背后新模型
现在,在ChatGPT里就能直接打开数据文件,实时交互式数据分析!单个或多个文件都支持,ChatGPT来写Python代码做分析。合并处理大型数据集、创建图表、总结结论,这些活都能轻松搞定。几乎统治了数据分析师的核心工作。网友惊呼:他们也要被AI取代了吗?!关键的是,这些新功能支持直接从谷歌Drive和微软OneDrive将文件直接...
Karpathy新视频又火了:从头构建GPT Tokenizer
2、合并字节对并不断迭代,直到词汇表大小达到预设值在实际演示中,卡帕西通过20次合并,将文本的token数量减少了约27%。3、处理特殊字符和不同语言的字符4、整体优化词汇表过大可能会导致模型训练困难,过小则可能无法捕捉到足够的语言细节。5、选择一个包含丰富语言特征的数据集来训练在此,卡帕西提到了Sentenc...
LoRA和QLoRA微调语言大模型:数百次实验后的见解
如上所述,在保持数据集不变的情况下,我使用了经广泛研究或常用的Alpaca数据集进行监督指令微调。当然,还有许多其他适用于指令微调的数据集,如LIMA、Dolly、LongForm和FLAN等等。然而,在多个数据集和数据集混合上进行训练将是未来研究的一个有趣课题。Alpaca数据集包含约50000个指令-回应对用于训练,输入的文本长度中...
是涨是跌?我用Python预测股票价格趋势
#创建测试数据集#创建一个新的数组,包含从索引的缩放值test_data=scaled_data[training_data_len-60:,:]#创建数据集x_test和y_testx_test=[]y_test=dataset[training_data_len:,:]foriinrange(60,len(test_data)):x_test.append(test_data[i-60:i,0])#将...
【Python可视化】从2维到6维数据
我们通过合并有关红、白葡萄酒样本的数据集来创建单个葡萄酒数据框架。我们还根据葡萄酒样品的质量属性创建一个新的分类变量quality_label。现在我们来看看数据前几行。wines.head()葡萄酒质量数据集很明显,我们有几个葡萄酒样本的数值和分类属性。每个观测样本属于红葡萄酒或白葡萄酒样品,属性是从物理化学测试中...
Python数据分析实战:用Pandas 处理时间序列
通过pandas的read_csv来读取数据(www.e993.com)2024年9月25日。df_1=pd.read_csv(pjme_file)df_2=pd.read_csv(pjmw_file)print(df_1())print(df_2())数据集并不大,只有2.2MB左右。df_1包含了145366行数据,df_2包含了143206行数据,这里可以看到两个数据集的样本个数不同,如果我们需要对比两个数...
学会用Python结合人工智能尝试预测股票,下一个股神就是你!
使用的数据集:本教程中使用的数据集是基于Tushare获取的股票信息。更多股票代码可以用下面的搜索工具获取。至于Tushare的使用,可以参考以前的python神级技巧,不要爬虫一分钟获取股票基金持股情况文章学习。搜更多精彩内容股票查询安装所需的库对于此项目,您需要在python中安装以下软件包。如果未安装,则只需使用即可...
Python 数据分析实战:经典的同期群分析
#合并final=pd.concat([final,result])final.columns=['当月新增','+1月','+2月','+3月','+4月','+5月']当当当当!顺利得到了我们预期的数据。不过,真实数据是留存率形式体现,再稍做加工即可:终于,大功告成!实现了我们所希望的同期群分析表。简单扫两眼,可以发现:...
Python中的可视化:使用Seaborn绘制常用图表
Seaborn是构建在matplotlib之上的数据可视化库,与Python中的pandas数据结构紧密集成。可视化是Seaborn的核心部分,可以帮助探索和理解数据。要了解Seaborn,就必须熟悉Numpy和Matplotlib以及pandas。Seaborn提供以下功能:1.面向数据集的API来确定变量之间的关系。
用Python 对新冠病毒做数据分析,我们得出哪些结论?
理解数据集让我们首先对数据集有一个基本的了解,并在必要时执行数据清洗操作。#checkingthenumberofrowsandcolumnsdata.shape输出:(770,8)。数据集中有8列共770个观测值。#checkingthetop5rowsdata.head()列的名称显而易见。第一列「Sno」看起来像行号,不向分析添加任何值。第五...