本文翻译自kaggle learn，也就是kaggle官方最快入门kaggle竞赛的教程，强调python编程实践和数学思想（而没有涉及数学细节），笔者在不影响算法和程序理解的基础上删除了一些不必要的废话，毕竟英文有的时候比较啰嗦。 一.决策树算法基本原理 背景：假设你的哥哥是一个投资房地产的大佬，投资地产
pytorch实战 猫狗大战Kaggle 迁移学习ResNet50模型微调 猫狗大战数据集 这是kaggle上一个非常经典的二分类图像数据集，训练集包括25000张猫和狗的图片及其标签，测试集则是12500张未标签图片，数据下载地址https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data。不过这个网址比较远古，无法提交
本文参考 handsye https://blog.csdn.net/handsye/article/details/83999641 对部分内容进行了修正和整理 数据分析之KAGGLE-泰坦尼克号人员生存预测问题 分析目的 完成对什么样的人可能生存的分析。 # 导入相关数据包 import numpy as np import pandas as pd import seaborn as
解决方法： If you created a default config file like this:kaggle datasets init -p mydataset then you need to edit the file mydataset/dataset-metadata.json. In Linux this could be done as follows:nano mydataset/dataset-metadata.json Change the id and the tit
介绍 看电影是目前人们休闲娱乐，消遣时光的选择之一。我们都知道，有些电影的票房很高，有的电影票房却很低，那么决定票房的因素是什么呢？本次将介绍，如何根据电影上映前的一些信息来预测出该电影的票房。 知识点 数据预处理 建立预测模型 电影票房预测介绍 电影产业在 2018 年估计达到
引言：上篇Kagging金大叔的数据科学之路（一）提到我加入Kaggle3个月又27天，拿下两枚银牌成为Expert，全球排名Top2.5%。今天来撸一撸如何Kaggle比赛。（为什么要参加Kaggle比赛，再作探讨#TODO#） 万物皆数据，数据科学正在改变世界。说到数据科学就绕不开Kaggle-Google旗下全球最大的数据科学
紧接上次的分析初探，进行进一步特征工程的详细分析。 1.数据准备 1.1导入工具包 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import lightgbm as lgb import gc %matplotlib inline 1.2导入数据 path = '/home/WLY/lea
背景 Titanic: Machine Learning from Disaster - Kaggle 2 年前就被推荐照着这个比赛做一下，结果我打开这个页面便蒙了，完全不知道该如何下手。 两年后，再次打开这个页面，看到清清楚楚的Titanic Tutorial - Kaggle，完全傻瓜式的照着做就能做下来。当年是什么蒙蔽了我的眼睛~ Target us
环境部署 环境部署需要安装python，这里已经配置好,略过 首先登陆kaggle 下载titanic数据 https://www.kaggle.com/c/titanic/data 点击Download ALL 查看数据 gender test.csv train.csv 开始建模 import pandas as pdimport osfrom sklearn.feature_extraction import D
参照kaggle来学习Python数据分析的思路和方法：https://www.kaggle.com/startupsci/titanic-data-science-solutions 中间夹杂了一些微专业视频中的图表，完全跟做下来，其实对如何认识数据、清洗数据有了初步的认识。虽然看的时候感觉不难，但照着敲代码还是有很多细微的错误，主要还
下面的都是都是kaggle notebook中运行的。 运行下面的代码： !rm -r /kaggle/working/RSNA_MODEL !git clone https://github.com/appleyuchi/RSNA_MODEL !git config --global user.email appleyuchi@163.com !git config --global user.name appleyuchi !git config --global
摘自kaggle一道题目。Web traffic。链接： https://www.kaggle.com/mohitguptaomg/simple-forecast-with-ar-ma-arima 一、背景 维基百科的每一个主题每一天都有一个浏览量。给定了每一个主题历史的浏览数目，让你预测一下未来这个主题浏览数目。 二、 步骤 检查数据平稳性 使
郭一璞 发自 南大仙林 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 在追一科技主办的首届中文NL2SQL挑战赛上，又一项超越国外水平的NLP研究成果诞生了。 在NL2SQL这项任务上，比赛中的最佳成绩达到了92.19%的准确率，超过英文NL2SQL数据集WikiSQL目前完全匹配精度86.0%，执行匹配精度91.8%的最高成绩。
Kaggle: House Prices: Advanced Regression Techniques notebook来自https://www.kaggle.com/neviadomski/how-to-get-to-top-25-with-simple-model-sklearn 思路流程： 1.导入数据，查看数据结构和缺失值情况重点在于查看缺失值情况的写法:NAs = pd.concat([train.isnull().sum()
系列(1)构建模型进行二分类，保存模型，画出走势图 系列(2)采用数据增强再次训练 系列(3)采用预训练网络再次训练 系列(4)使用神经网络可视化 去看网络中间层提取的特征是什么样子
系列(1)构建模型进行二分类，保存模型，画出走势图 系列(2)采用数据增强再次训练 系列(3)采用预训练网络再次训练 系列(4)使用神经网络可视化 去看网络中间层提取的特征是什么样子
系列(1)构建模型进行二分类，保存模型，画出走势图 系列(2)采用数据增强再次训练 系列(3)采用预训练网络再次训练 系列(4)使用神经网络可视化 去看网络中间层提取的特征是什么样子
前言： { 知道要更新但没想好写什么，我就干脆在kaggle上写了一篇公开的notebook[1]（我记得原来好像叫kernel），内容很简单，就是根据segmentation标签生成bbox。 } 正文： { 主要内容在[1]。我做这个是因为我搞错了。我本想试试之前我博客[2]提到的HRNet，而恰好mmdetection
房价预测是 kaggle 上的入门比赛，总的来说就是给你 79 个关于房价的特征，然后根据特征预测房价。房价预测的评价指标是均方根误差(RMSE)，即： 1. 数据探索性分析 首先使用 pandas 模块读取数据 import pandas as pd train = pd.read_csv("train.csv") test = pd.read_csv("t
集成学习 使用单个模型进行预测还不能达到最好的效果，因此考虑使用集成学习的方法来进一步减小误差。 集成学习就是不同模型的堆叠与集成，并且选择最优参数 以下集成学习中会用到 13 个模型，首先导入需要用到的包： from sklearn.model_selection import cross_val_score, GridS
文章目录model的建立数据的预处理以及数据增强训练完后模型的评测总结 没有数据的预先处理，也没有没有数据增强，直接上神经网络训练然后测试，虽然准确率大致为0.97，但是排名为两千多名。之后在评论区找到一个评价较好且预测准确率较高的笔记参考下，还是有很多不足。一是
完全来源与《Python深度学习》中的例子，仅供学习只用。 Cats vs. Dogs（猫狗大战）是Kaggle大数据竞赛的数据集，数据集由训练数据和测试数据组成，训练数据包含猫和狗各12500张图片，测试数据包含12500张猫和狗的图片。 我们取Cats vs. Dogs数据集中的2000个测试，1000验证，1000个测试，其中
原文链接：https://www.kaggle.com/h4211819/grandmaster/data name url_profile highest rank current rank gold count city bestfitting https://www.kaggle.com/bestfitting 1 1 20 Changsha Guanshuo Xu https://www.kaggle.com/wowfattie 7 9 8 Kear
泰坦尼克号幸存预测是本小白接触的第一个Kaggle入门比赛，主要参考了以下两篇教程： https://www.cnblogs.com/star-zhao/p/9801196.html https://zhuanlan.zhihu.com/p/30538352 本模型在Leaderboard上的最高得分为0.79904，排名前13%。 由于这个比赛做得比较早了，当时很多分析的细节
卷积神经网络：猫狗识别 目录 第一步：导入数据集 第二步：数据预处理 第三步：迁移学习 第四步：模型保存 第五步：模型融合 第一步：导入数据集 kaggle猫狗大战数据集地址:kaggle # 将kaggle的数据集直接下载到codelab中 !pip install -U -q kaggle !mkdir -p ~/.kaggle !echo '{"us
