Kaggle竞赛经典案例深度剖析/** * 货位名称 */@ExcelProperty(value = "货位名称", index = 1)@ApiModelProperty(value = "货位名称", name = "locationName")private String locationName;/** * 区域名称路径（省市区） */@ExcelProperty(value = "省市区街道", index = 2
.json文件放的路径 ～/.kaggle中～就是在终端运行kaggle之后显示出的路径。 /.xx的文件只隐藏文件，在mac中需要用command+shift+.将隐藏文件显示，之后将下载的.json文件拖入就可以了。 结果文件放的位置 以我自己电脑为例：.json文件放置在/User/apple/.Kaggle路径下，所以我的结果文件
程序员转行算法工程师-七个月总结 前两个月总结下一步计划我的感受结束语 这次总结脱了两个月,很惭愧呀!!! 最近搞比赛搞的是身心俱疲,太不容易了,终于在昨天, 比赛结束了,提交代码等待审核结果就好了,还是老样子,分三步,说一下我最近干了什么,后面的计划和自己
文本方向处理 TFIDF 这个方法就是一个统计词频加逆文档频率的统计学方法，来找出最能代表一篇文章的一组关键词。sklearn提供了包来进行词汇的向量化，向量化之后的词汇向量组大小是 (34250个样本, 32324词汇)。 from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer m
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Vgg16的基本网络结构 Vgg16的网络结构由13层卷积层+3层全连接层组成 kaggle上猴子的数据源：https://pan.baidu.com/s/1Y15Tsm_hmP6pMHnGpOA4qg 提取码：6ass 首先通过torchvision导入模型vgg16(也可以通过import torchvision.models.vgg，按ctrl查看vgg的pytorch代码) module.
内容导航 实验环境基本模块导入模块函数：load_data 类型：CatsDogsDataset类型：BasicModule 深度网络类型：ResNet34类型：AlexNet 训练流程函数：train 结果比较经验总结 实验环境 解释器版本： Python 3.8.5 操作系统： ubuntu 18.04 硬件型号： Xeon E7 v3，RTX 3060 学习框架： PyTor
深度学习免费GPU平台 kaggelg官网：https://www.kaggle.com/ colab官网:https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb Colab colab使用谷歌云盘作为存储，需要科学上网，比kaggle高级多了，可以方便的上传、删除、修改数据和代码。谷歌账号 新建笔记本，在Colab上挂载Go
“聚数据”平台整理了网上开放的免费科研数据集，以下是分类列表以及下载地址，供高校和科研机构免费下载和使用。 以下内容转自https://blog.csdn.net/qq_32447301/article/details/79487335 金融 美国劳工部统计局官方发布数据 上证A股日线数据，1999.12.09 至 2016.06.08，前复权，1
1. 何谓kaggle？ Kaggle是由联合创始人、首席执行官安东尼·高德布卢姆（Anthony Goldbloom）2010年在墨尔本创立的，主要为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛、托管数据库、编写和分享代码的平台。该平台已经吸引了80万名数据科学家的关注，这些用户资源或许正是吸引谷歌的主要
和Google Drive通信 第一种办法 调整目录到网盘（已放弃） 放弃的原因主要是，代码和数据在网盘，会造成读取数量限制 # 将环境切换到指定的目录下 import os path = "/content/drive/MyDrive/data/CTPN/" os.chdir(path) os.listdir(path) 第二种办法 将代码和数据都读到本地 代码可
进入kaggle完成pandas课程，却发现题目中的文字看不了，答案以及解决方案再course里面都有就不贴了，这里贴一下题目中的图片
Kaggle 一项竞赛的讨论页面显示，一个名为「Bestpetting」的冠军团队因作弊被 Kaggle 取消了参赛资格，团队成员还包含一位 Grandmaster。这位 Grandmaster 被永久禁赛，因为有证据表明，他是该作弊活动的关键人物该团队通过作弊的方式获取了测试集的答案，而且为了让分数看起来更加真实，他们
kaggle上有一个这样的比赛:Home Credit Default Risk Competition, 是预测信用卡违约的。 有一名作者是Will Koehrsen，他写了一系列的文章，从二分类入门到参数调试，非常详细。 https://www.kaggle.com/willkoehrsen/start-here-a-gentle-introduction 这是入门的文章，关于基本的数据
Kaggle养成计 一.基础知识1.1解题流程1.2常见问题——搞懂原理 三.案例实战——熟悉机器学习/深度学习项目流程项目1： 三.过去比赛的项目实战——锻炼代码能力比赛1：Tweet Sentiment Extraction(情感提取)比赛相关知识点 比赛2：Abstraction and Reasoning Challenge(图像推
kaggle住房预测项目——第1部分 项目介绍 项目地址 项目目的 数据介绍 目标：预测每个房屋的销售价格是您的工作。对于测试集中的每个ID，您必须预测SalePrice变量的值。 评估指标 根据预测值的对数与观察到的销售价格的对数之间的均方根误差（RMSE）评估提交的内容。（记录日志意味着
毫无疑问，每个人都知道，学习数据科学和机器学习的唯一最佳方法是通过执行各种项目来学习它们。老实说，您周围有很多现实世界的机器学习数据集，即使您不必完成全面的数据科学或机器学习课程，也可以选择练习基础数据科学和机器学习技能。但是是的，数据科学和机器学习项目绝对没有其他选
在Kaggle上安装第三方库/wget下载 在默认情况下，kaggle的Kernel不能使用联网的bash命令，诸如wget、pip等， 可能会出现如下错误 WARNING: Retrying (Retry(total=4, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by ‘NewConnectionError(
Kaggle Courses — 数据可视化 Data Visualization 1.简介 ) 本文翻译自kaggle官方网站https://www.kaggle.com/learn/data-visualization，仅供参考。 1.简介 未完待续
一、主要方法 ⑴深度学习框架采用的pytorch，采用nn.Sequential搭建残差块，采用nn.moudle搭建网络结构。 ⑵卷积之后采用BatchNorm对featuremap进行处理，防止出现梯度消失或梯度爆炸。 ⑶损失函数采用CrossEntropyLoss，优化器为Adam ⑷模型采用ResNet50，搭建好后连同数据导入GPU进行训
动手学深度学习 实战Kaggle比赛-房价预测 本文介绍Kaggle比赛的房价预测实战 之前阅读了权重衰减和dropout等方法 结合前几篇文章介绍的多层感知机 所以写此文来记录并巩固 文章目录 动手学深度学习 实战Kaggle比赛-房价预测前言正文导包读取数据集预处理数据集训练模型k
总体训练结构 在上文 总体介绍 提供了2种encoding的方式：one-hot-encoding和label-encoding cross-validation用了kfold 模型用了lightGBMClassifier 个人觉得值得学习的地方在于自己生成一些metrics指标和coding的基本技巧 分段分析 准备工作 这里准备了 训练和测试的id--->提
该博客是下面框架博客２的具体实现： 一、常用pytorch库 timmpretrainedmodelssklearn 二、涨分技巧 这里列举的涨分技巧都来自每个compete的discussion中，因此下面提到的trick是否真的有用，或者只在某个compete中有用，需要自己的在自己具体数据集里实践，因此下面的trick都与comp
对于那些对数据，数据分析或数据科学感兴趣的人，提供一份可以利用业余时间完成的数据科学项目清单，一共14个！ 项目分为三种类型： 可视化项目 探索性数据分析（EDA）项目 预测建模 可视化项目 最容易上手的就是数据可视化， 以下3个数据集可以用于创建一些有意思的的可视化效果并加到你的
文章目录 概述1. Hello Python2. Numbers and arithmetic in Python 数字与算术Python中的基本运算：运算顺序（order of operations）运算的内置函数（builtin function of working with numbers） 3. notebook快捷键 概述 kaggle第一天学习内容主要有： Python 语法（syntax）变量赋
