• Kaggle手写识别-卷积神经网络Top6%-代码详解

    时间:2022-12-24 12:55:33

    目录 1. Introduction 简介 2. Data preparation  数据准备 2.1 Load data 加载数据 2.2 Check for null and missing values 检查空值和缺失值 2.3 Normalization 规范化 2.4 Reshape 重塑...

  • kaggle-Digit Recognizer

    时间:2022-12-10 20:22:40

    安装kaggle工具获取数据源(linux 环境)采用sklearn的KNeighborsClassifier训练数据通过K折交叉验证来选取K值是正确率更高1.安装kaggle,获取数据源pip install kaggle将数据下载到目录/data/data-test/digit_recogniz...

  • 【从零开始学习深度学习】15. Pytorch实战Kaggle比赛:房价预测案例【含数据集与源码】

    时间:2022-12-09 18:52:12

    基于之前学习的内容,让我们动手实战一个Kaggle比赛的:房价预测实战案例。Kaggle是一个著名的供机器学习爱好者交流的平台,该房价预测实战网址:https://www.kaggle.com/competitions/house-prices-advanced-regression-techn...

  • kaggle+mnist实现手写字体识别

    时间:2022-11-22 15:47:50

    这篇文章主要为大家详细介绍了kaggle+mnist实现手写字体识别,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

  • 使用pytorch完成kaggle猫狗图像识别方式

    时间:2022-10-06 22:09:31

    今天小编就为大家分享一篇使用pytorch完成kaggle猫狗图像识别方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  • 【kaggle】基于xgboost的boston房价预测

    时间:2022-10-05 20:58:27

    学习总结(1)本task其实较为简单。选用最熟悉(简单)的波士顿房价数据集,进行数据分析;另外主要是回顾sklearn的基本用法,复习xgboost模型及其参数的选择。文章目录​​学习总结​​​​一、题目​​​​二、数据集分析​​​​2.1 占地面积和房价​​​​2.2 类别型特征和房价​​​​2....

  • Kaggle——海星目标检测比赛

    时间:2022-10-04 21:54:00

    文章目录 一、????赛事简介二、????数据描述三 、数据预处理3.1 ???? 导入相关库,设置超参数3.2 ????数据清洗3.3 ✏️写入标注图片3.4 ????获取bbox,生成标注文件3.5 ???? 创建Folds字段,划分训练集和验证集四、数据分析,可视化展示4.1 ⭕BBox分布...

  • 用python参加Kaggle的经验总结【转】

    时间:2022-10-03 21:50:00

    用python参加Kaggle的经验总结转载自:http://www.jianshu.com/p/32def2294ae6,作者 JxKing  最近挤出时间,用python在kaggle上试了几个project,有点体会,记录下。Step1: Exploratory Data AnalysisED...

  • python__画图表可参考(转自:寒小阳 逻辑回归应用之Kaggle泰坦尼克之灾)

    时间:2022-09-25 15:14:00

    出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/497971432.背景2.1 关于Kaggle我是Kaggle地址,翻我牌子亲,逼格这么高的地方,你一定听过对不对?是!这就是那个无数『数据挖掘先驱』们,在回答”枪我有了,哪能找到靶子练练手啊...

  • Kaggle入门第一课-Titanic实例解析

    时间:2022-06-15 02:50:49

    本文kernel来源于:https://www.kaggle.com/helgejo/an-interactive-data-science-tutorial旨在记录对该实例的解析,学习运用python进行简单的机器学习练习。本文更注重分析流程,建模部分仅用了一种机器学习模型,运用不同的模型进行建模...

  • Kaggle入门第一课-Titanic实例解析

    时间:2022-06-01 22:17:56

    本文kernel来源于:https://www.kaggle.com/helgejo/an-interactive-data-science-tutorial旨在记录对该实例的解析,学习运用python进行简单的机器学习练习。本文更注重分析流程,建模部分仅用了一种机器学习模型,运用不同的模型进行建模...

  • kaggle数据挖掘竞赛初步--Titanic<随机森林&特征重要性>

    时间:2022-05-08 11:01:19

    完整代码: https://github.com/cindycindyhi/kaggle-Titanic特征工程系列:Titanic系列之原始数据分析和数据处理Titanic系列之数据变换Titanic系列之派生属性&维归约之前的三篇博文已经进行了一次还算完整的特征工程,分析字符串类型的变量...

  • 【转】Kaggle注册问题-验证码和手机短信

    时间:2022-02-15 12:58:32

    注册和登录Kaggle时验证码无法显示问题参考:https://blog.csdn.net/zhuisaozhang1292/article/details/81529981应用FQ软件需要时时关注更新状态,比较麻烦。最简单的方法是在CHROME浏览器下安装并且激活谷歌访问助手插件。插件下载网址:h...

  • Kaggle实战之二分类问题

    时间:2022-02-08 12:37:43

    0.前言1.MNIST数据集2.二分类器3.效果评测4.多分类器与误差分析5.Kaggle实战0.前言“尽管新技术新算法层出不穷,但是掌握好基础算法就能解决手头90%的机器学习问题。”本系列参考书"Hands-onmachinelearningwithscikit-learnandtensorflo...

  • kaggle入门项目:Titanic存亡预测(三)数据可视化与统计分析

    时间:2021-11-17 11:36:58

    ---恢复内容开始---原kaggle比赛地址:https://www.kaggle.com/c/titanic原kernel地址:ADataScienceFramework:ToAchieve99%AccuracyStep4:PerformExploratoryAnalysiswithStatis...

  • 如何做到机器学习竞赛Kaggle排名前2%

    时间:2021-11-10 15:36:29

    原创文章,同步首发自作者个人博客。转载请务必在文章开头显眼处注明出处摘要本文详述了如何通过数据预览,探索式数据分析,缺失数据填补,删除关联特征以及派生新特征等方法,在Kaggle的Titanic幸存预测这一分类问题竞赛中获得前2%排名的具体方法。竞赛内容介绍Titanic幸存预测是Kaggle上参赛...

  • Kaggle Competition Past Solutions

    时间:2021-10-05 01:20:06

    KaggleCompetitionPastSolutionsWelearnmorefromcode,andfromgreatcode.Notnecessarilyalwaysthe1strankingsolution,becausewealsolearnwhatmakesastellarandjus...

  • Kaggle大数据竞赛平台入门

    时间:2021-09-29 05:13:14

    Kaggle大数据竞赛平台入门大数据竞赛平台,国内主要是天池大数据竞赛和DataCastle,国外主要就是Kaggle.Kaggle是一个数据挖掘的竞赛平台,网站为:https://www.kaggle.com/.很多的机构,企业将问题,描述,期望发布在Kaggle上,以竞赛的方式向广大的数据科学家...

  • sklearn实战:Kaggle自行车租赁预测

    时间:2021-09-10 22:11:41

    importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsdf_train=pd.read_csv('kaggle_bike_competition_train.csv',header=0)df_trai...

  • 动手学深度学习17-kaggle竞赛实践小项目房价预测

    时间:2021-07-12 23:24:02

    kaggle竞赛获取和读取数据集数据预处理找出所有数值型的特征,然后标准化处理离散值特征转化为DNArray后续训练训练模型k折交叉验证预测样本,并提交结果kaggle竞赛本节将动手操作实践一个kaggle比赛,房价预测。可以先将未经优化的数据的预处理,模型的设计和超参的选择,可以动手操作,观察实现...