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目录第二周学习内容总结Part1线性回归与softmax回归Part2小试牛刀——softmax回归实战:fashionmnist分类Step1准备工作Step2构建模型、损失函数、优化算法Kaggle

文章目录第一步尝试提交第二步观察数据集第三步解读代码数据预处理配置读取训练数据：train数据预处理对符号进行数字编码：统计视频数据创建LandmarkIndices关键点索引自定义一个使用TF的数据预处理层创建数据集计算嘴唇，手，姿势的均值和标准差SamplesModelConfig模型...第一步尝试提交code中找到一个可以直接提交的代码，（给它点个赞），保存为自己的Notebook，在比赛

怒发冲冠为红颜基于kaggle的TMDB电影数据集的数据分析，该数据集包括了大约5000部电影的相关信息。

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首先是AIStudio中的数据集，大部分经典数据集例如百度AIStudio,Kaggle、天池、讯飞等平台（通过关键词搜索获取需要的数据集），或者是Github。还有一些小的平台，需要大家自己去看。

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目录RoboflowUniverse:OpenSourceComputerVisionCommunityFindOpenDatasetsandMachineLearningProjects|Kaggle

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各种模型结构的参数数量在Kaggle竞赛中，胜出的模型通常是由几个模型组成的集

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当做数据分析，或者数据挖掘，来做二分类或者多目标分类任务时，需要分析目标和其他数据的相关性kaggle经典项目Titanic就是通过数据来进行生存率的预测，在数据处理时采用了CorrelationHeatmaps

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而事实也证明它的确很好用，在数据挖掘平台Kaggle上，使用Python的数据爱好者绝大多数使用jupyternotebook来实现分析和建模的过程，因此，如果

0数据地址TelecomShanghaiDataset(kaggle.com)1数据描述该数据集由上海电信提供，包含超过720万条记录，记录了9481部手机通过3233个基站访问互联网的情况，时间跨度为六个月

数据集：本案例所使用数据集来自Kaggle平台，数据集一共提供

kaggle竞赛宝典技巧作者：时序人时间序列预测一定需要深度学习模型吗？简介时间序列预测是机器学习中的一项常见的任务，具有非常广泛的应用，例如：电力能源、交通流量和空气质量等预测。

前记：小伙伴们在参与kaggle比赛的过程中，如果在linux服务器截面下载数据，进行模型训练的话，必不可少的是kaggle命令行的使用。这里就阐述下kaggle的安装及使用说明。

数据来自Kaggle，一个用于试验机器学习算法的网站。你可以通过链接https://www.kaggle.com/datasets/rdoume/beerreviews找到原文件；我

所以……本人根据kaggle数据集中的图片，自己手打了一些标签，使用轻量级json文件，供各位炼丹师使用。

在Kaggle竞赛的统计中，LR算法以63.5%的出产率，荣获各领域中“出场率最高的算法”这一殊荣。

数据科学任务通常不是Kaggle竞赛，在竞赛中，你有一个很好的大型策划数据集，并预先标记。有时，您必须收集、组织和清理自己的数据。

什么情况下需要会用到抽样数据量太大，计算能力不足。抽样调查，小部分数据即可反应全局情况。时效要求，通过抽样快速实现概念验证。定性分析的工作需要。无法实现全覆盖的场景，比如满意度调查等。解决样本不均衡问题随机抽样（用的最多）该抽样方法是按等概率原则直接从总中抽取n个样本，这种随机样本方法简单，易于操作；但是它并不能保证样本能完美的代表总体，这种抽样的基本前提是所有样本个体都是等概率分布，但真实情况却

数据我们从Kaggle的找到乐资产价格数据，使用CSV文件进行分析。也可以

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NewUpdate：之前发表了这篇关于Kaggle的专栏，旨在帮助对数据科学(DataScience)有兴趣的同学们更好的了解这个平台。

Kaggle驾驶员分心检测竞赛：https://www.kaggle.com/c/state-farm-distracted-driver-detection/datahttps://www.kaggle.com

Kaggle初学者五步入门指南，七大诀窍助你享受竞赛By机器之心2017年7月22日14:41Kaggle是一个流行的数据科学竞赛平台，已被谷歌收购，参阅《业界|谷歌云官方正式宣布收购数据科学社区Kaggle

文摘菌给大家推荐一份高质量的数据集，这些数据集或者涵盖范围广泛（比如Kaggle），或者非常细化（比如自动驾驶汽车的数据）。【嵌牛鼻子】数据集机器学习【嵌牛提问】高质量数据集都有哪些

它是一种十分精致的算法，可以处理各种不规则的数据，常年在kaggle中大杀四方。构造一个使用XGBoo

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相比于之前文章kaggle风控建模实战（文末附链接），本文数据处理较为复杂、特征挖掘内容较多，适合统计学/机器学习相关专业、或者有一定模型算法/数据挖掘经验的同学，经验较浅的也可以作为进阶项目实战提升。

文章目录一、赛事概述1.1OpenBookQADataset1.2比赛背景1.3评估方法和代码要求1.4比赛数据集1.5优秀notebook1.6RAG二、Platypus2-70BwithWikipediaRAG（Version8）2.1离线安装依赖2.2导入库并设置常量2.3设置辅助功能2.4SentenceTransformerClass2.5处理测试模式的context2.6创建从Kagg

数据集：AllstateClaimsSeverity|Kaggle给出的训练数据是116列（cat1-cat116）的离散数据和14列（con1-con14）的连续数据。

(1)安装kaggle(2)测试（3）debug报错，别急，进入MyAccount点击创建新的APIToken获得一个json文件，里面包含了username和key降它复制到.kaggle目录下然后点击下载就可以了

有趣点：本文会讨论一个很有趣的观点，包括Kaggle中的多个kernel中也都想当然的引用且使用了的观点。那他真的正确吗？有没有其他可能性呢？

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