机器学习实战kaggle

【kaggle】AI Report 2023概览

下文GPT翻译“笔记本”：指的是jupyternotebookKaggleAIReport2023中只是各文章的介绍，文章详细内容在Linktonotebook超链接中。
⊙月·2023-10-20 19:13

项目实战：自己手动搭建pytorch框架完成狗的分类

我们的任务是完成Kaggle中的一个著名的比赛：狗的品种识别，比赛网址是https://www.kaggle.com/c/dog-breed-identifi
阿库塔姆·2023-10-20 10:39

用python做逻辑回归_机器学习之逻辑回归(纯python实现)

本文参考机器学习实战的相应部分，看一下数据集。//两个特征-0.01761214.0530640-1.3956344.66
weixin_39620252·2023-10-20 10:08

【OJ比赛日历】快周末了，不来一场比赛吗？ #09.16-09.22 #12场

CompHub[1]实时聚合多平台的数据类(Kaggle、天池…)和OJ类(Leetcode、牛客…）比赛。本账号会推送最新的比赛消息，欢迎关注！
CompHub·2023-10-20 00:10

【OJ比赛日历】快周末了，不来一场比赛吗？ #10.14-10.20 #13场

CompHub[1]实时聚合多平台的数据类(Kaggle、天池…)和OJ类(Leetcode、牛客…）比赛。本账号会推送最新的比赛消息，欢迎关注！
CompHub·2023-10-20 00:10

【OJ比赛日历】快周末了，不来一场比赛吗？ #10.21-10.27 #11场

CompHub[1]实时聚合多平台的数据类(Kaggle、天池…)和OJ类(Leetcode、牛客…）比赛。本账号会推送最新的比赛消息，欢迎关注！
CompHub·2023-10-20 00:09

kaggle新赛：UBC卵巢癌亚型分类和异常检测大赛【图像分类】

赛题名称：UBCOvarianCancerSubtypeClassificationandOutlierDetection(UBC-OCEAN)赛题链接：https://www.kaggle.com/competitions
深度之眼·2023-10-19 19:22

唐宇迪机器学习实战课程笔记(全)

1.线性回归1.1线性回归理论1.2线性回归实战2.训练调参基本功(线性回归、岭回归、Lasso回归)2.1线性回归模型实现2.2不同GD策略对比2.3多项式曲线回归2.4过拟合和欠拟合2.5正则化3.分类模型评估(Mnist实战SGD_Classifier)3.1K折交叉验证K-foldcrossvalidation3.2混淆矩阵ConfusionMatrix3.3准确率accuracy、精度p
Yuezero_·2023-10-19 18:28

kaggle竞赛报告：Predicting Molecular Properties

该比赛2019年8月28日结束。在这个比赛之前一直在打GenerativeDogImages的比赛，但是每天只能提交3次结果，于是在提交完3次，以及试过结果和一些想法后，开始打这个比赛。原因是按照时间来的，因为我参加了如下比赛：GenerativeDogImages，2019年8月9日结束PredictingMolecularProperties，2019年8月28日结束SIIM-ACRPneum
深度学习模型优化·2023-10-19 12:16

《机器学习实战》— 基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯

一、朴素贝叶斯算法中相关概念介绍1、朴素贝叶斯算法优缺点优点：可以处理多类别问题，在数据较少的情况下依然有效缺点：对输入数据的准备方式较敏感2、适用类型：标称型函数3、基于贝叶斯决策的分类方法如果p1(x,y)>p2(x,y)，则(x,y)为红色一类，类别为1。如果p1(x,y)p(c2|x,y)，那么属于类别c1如果p(c1|x,y)p0:return1else:return07、测试forpo
知更鸟女孩·2023-10-19 10:28

机器学习实战--基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯

前言：朴素贝叶斯算法是有监督的学习算法，解决的是分类问题，如客户是否流失、是否值得投资、信用等级评定等多分类问题。该算法的优点在于简单易懂、学习效率高、在某些领域的分类问题中能够与决策树、神经网络相媲美。但由于该算法以自变量之间的独立（条件特征独立）性和连续变量的正态性假设为前提，就会导致算法精度在某种程度上受影响。基于贝叶斯决策理论的方法1.贝叶斯决策理论假设现在有一个数据集，它由两类数据组成，
aaaaPIKACHU·2023-10-19 10:24

总奖金7万美金，Kaggle近期可报名赛事，语音识别、图像识别分类领域

本文总结Kaggle网站上目前尚可报名参加的一些有趣比赛，不要错过哦！
我爱计算机视觉·2023-10-19 09:33

深度学习——使用kaggle中的GPU资源

本章将介绍一下如何使用Kaggle中免费的GPU。（每周只有30h)一、使用流程点进kaggle界面后，点击新建”NewNotebook"。
星石传说·2023-10-19 09:17

《Machine Learning in Action》—— 剖析支持向量机，单手狂撕线性SVM

《MachineLearninginAction》——剖析支持向量机，单手狂撕线性SVM前面在写NumPy文章的结尾处也有提到，本来是打算按照《机器学习实战/MachineLearninginAction
玩世不恭的Coder·2023-10-19 06:22

转《kaggle编码categorical feature总结》

本文转自kaggle编码categoricalfeature总结。kaggle竞赛本质上是套路的竞赛。
井底蛙蛙呱呱呱·2023-10-19 02:49

Logstash导入csv文件到ElasticSearch

需求计划写一系列ElasticSearch如何快速搭建小型搜索系统的文章，需要一些实际数据来展示ElasticSearch的搜索原理，选择使用kaggle公开数据集MoviesDataset，由于是用来展示
溪水人家·2023-10-18 20:21

使用Python进行钻石价格分析

这里有一个Kaggle上数据集地址：https://ww
python收藏家·2023-10-18 20:22

使用Python进行iPhone销售分析

使用Python进行iPhone销售分析对于iPhone销售分析任务，Kaggle上有一个数据集，其中包含有关印度iPhone在Flipkar
python收藏家·2023-10-18 20:48

京东AIGC实战项目复盘；第一门AI动画系统课程；百川智能启动2024校园招聘；Kaggle 2023 AI前沿报告 | ShowMeAI日报

日报&周刊合集|生产力工具与行业应用大全|点赞关注评论拜托啦！李彦宏宣布「文心大模型4.0」正式发布，并开启邀请测试10月17日，李彦宏在百度世界2023上宣布「文心大模型4.0」正式发布，表示这是迄今为止最强大的文心大模型，实现了基础模型的全面升级，在理解、生成、逻辑和记忆能力上都有着显著提升，综合能力「与GPT-4相比毫不逊色」。他现场展示了基于文心一言重构的百度搜索、如流、地图、网盘、文库等
ShowMeAI·2023-10-18 10:13

机器学习实战 城市居民消费水平

31省城市居民消费水平分类k-means算法采用默认距离即欧式距离。importnumpyasnpfromsklearn.clusterimportKMeansdefloadData(filePath):fr=open(filePath,'r+')lines=fr.readlines()retData=[]retCityName=[]forlineinlines:items=line.strip(
让时间来沉淀吧·2023-10-18 01:01

深度学习硬件配置推荐

3.deeplearning入门和kaggle比赛4.有些Kaggle比赛数据集很大，可能需要更多的GPU显存，请推荐显存4.GDDR6和HBM25.HDD或SATASSD1.基础推荐假设您作为一个深度学习入门学者的需求
赵孝正·2023-10-17 22:27

python 梯度提升树_机器学习：梯度提升算法｜python与r语言代码实现

这些提升算法在Kaggle、AVHackthon、CrowdAnalytix等数据科学竞赛中总能表现得很好。Python代码#Import
weixin_39521520·2023-10-17 10:50

kaggle大模型竞赛优胜方案总结与思考

今天对KaggleLLM比赛LLMScienceExam的一些优胜方法做一个总结，这是Kaggle竞赛平台第一次举办LLM相关比赛，赛题就是探索如何训练一个science-basedRewardModel
HxShine·2023-10-17 10:04

kaggle大模型竞赛优胜方案总结与思考

今天对KaggleLLM比赛LLMScienceExam的一些优胜方法做一个总结，这是Kaggle竞赛平台第一次举办LLM相关比赛，赛题就是探索如何训练一个science-basedRewardModel
HxShine·2023-10-17 10:57

使用Python+PyTorch预测野外火灾！

我在Kaggle上找到了这个数据集，它包含了美国188万场野外火灾，我开始使用PyTorchLigh
pythonlaodi·2023-10-17 06:29

泰坦尼克之灾_Kaggle

小白根据前人经验尝试对泰坦尼克之灾进行预测分析一、确认目标预测乘客是否能在泰坦尼克之灾中幸存下来。二、数据探索1.首先导入数据库和数据：2.观察数据，查看数据各列数据类型，数据大小以及缺失值状况3.查看老人小孩（假定13岁以下为小孩）的人数占比三、特征工程缺失值处理，按照以下原则对缺失值进行处理：1.连续型变量用平均数或者中位数填充；2.分类型变量用众数填充；3.缺失值>40%的直接丢弃；训练集和
艾马丫·2023-10-16 22:49

【1】机器学习实战peter Harrington——学习笔记

机器学习实战peterHarrington——学习笔记综述数据挖掘十大算法本书结构一、机器学习基础1.1机器学习1.2关键术语1.3机器学习主要任务1.4如何选择合适的算法1.5开发机器学习应用程序的步骤综述机器学习算法在包含信息检索和数据挖掘在内的多个领域都有着十分广泛的应用
手可摘辰·2023-10-16 11:03

Kaggle泰坦尼克预测分析

对我的分数提升最大的主要有两块：特征工程:主要为离散型变量的排序赋值，特征组合和PCA模型融合:主要为加权平均和Stacking1.探索性可视化（ExploratoryVisualization）2.数据清洗（DataCleaning）3.特征工程（FeatureEngineering）4.基本建模&评估（BasicModeling&Evaluation）5.参数调整（Hyperparameter
但偏偏雨渐渐丶·2023-10-15 15:54

机器学习sklearn实战

机器学习sklearn实战今天开始学习机器学习实战，好多年都没有下定决心把这个学好。
sea_bi·2023-10-15 11:37

机器学习实战 --- sklearn

sklearn中含有前人整理好的数据集可以直接导入调用，此外也可以从kaggle上下载数据集，上的数据具
不加糖咖啡q·2023-10-15 11:34

黑色星期五消费情况分析

1.1、分析目的:本次的分析数据来自于Kaggle提供的某电商黑色星期五的销售记录，将围绕
下一站奔跑·2023-10-15 08:22

Youtube时下流行榜单视频数据分析

Youtube是一个著名视频网站，以下数据集来自kaggle，包含5个国家(DE:德国;FR:法国;CA:加拿大;US:美国;GB:英国;)时下流行榜单上每天大约200个视频。
努力进步的大白菜·2023-10-15 08:41

端到端的机器学习项目（Machine Learning 研习之六）

流行的开放数据存储库：OpenML.orgKaggle.compaperswithcode.comUCIrvineMachineLearningRepositoryAmazon’sAWSdatasetsTensorFlowdatasets
甄齐才·2023-10-15 06:35

Kaggle比赛 (toxic comment classification)

1.Abstract本次Kaggle比赛是做NLP的情感分类，要求我们将六种不同的情感分类找出来（toxic(恶意),severetoxic(穷凶极恶),obscene(猥琐),threat(恐吓),insult
Salon_sai·2023-10-14 23:41

机器学习期末总复习详解

机器学习实战第一章人工智能引擎机器学习与人工智能，深度学习的关系：进行机器学习的步骤机器学习算法的分类第二章模型评估经验误差与过拟合评估方法性能度量第三章k邻近算法KNN算法流程时间复杂度kd树k邻近算法优缺点第四章决策树决策树算法流程划分选择信息增益
打代码能当饭吃？·2023-10-14 22:16

【案例】从kaggle的房价预测模型案例中了解深度学习模型，即如何学习深度学习模型

1、背景深度学习是什么，为了解决什么样的问题深度学习是一种机器学习的方法，它的主要目的是从数据中自动学习到有效的特征表示。深度学习通过多层的特征转换，把原始数据变成更高层次、更抽象的表示。这些学习到的表示可以替代人工设计的特征，从而避免“特征工程”。深度学习主要要解决的是如何让机器能够模仿人脑的思考方式。从而摆脱原来的固有数据库比较的限制。让机器能够通过深度学习理解这个不断变化的世界。结合本次分享
Scalzdp·2023-10-14 11:54

用pandas进行简单的数据预处理

image.png这是kaggle上的关于员工离职的数据，现在要根据满意度，工作项目，薪水等指标判断一个员工是否会离职。在进行机器学习之前，我们
peakhell·2023-10-14 07:13

python实现箱型分析_箱形图以及python实践

最近在接触kaggle的竞赛示例，练习了一下，感觉受益匪浅。同时，心中也有个问题。拿到数据之后第一件事是什么？分析数据的情况？怎么分析？分析之后如何去处理数据呢？等等一些数据分析的工作。
weixin_39600510·2023-10-14 00:12

Kaggle运行报错排查

今天跑深度学习实验代码刚接触到Kaggle这个平台，发现意外的好用，比起Colab来说还具备自带数据集的功能，我会在以后慢慢发掘Kaggle的。
ponytaill·2023-10-13 13:50

六个步骤学会简单的数据清洗

在使用机器学习等各种模型来分析数据的时候，最重要的就是如何对原始数据进行清洗和加工，以下几个步骤实现最简单的数据清洗；以下使用kaggle上的泰坦尼克号经典数据集为例子；daownloadlink：https
bboysky45·2023-10-12 20:22

python分析股票数据的项目_用Python分析股市指数

專欄❈本文作者：王勇，目前感兴趣项目商业分析、Python、机器学习、Kaggle。17年项目管理，通信业干了11年项目经理管合同交付，制造业干了6年项目管理：PMO,变革，生产转移，清算和资产处理。
weixin_39945816·2023-10-12 15:01

(二十八)项目实战|交易数据异常检测(三)-python数据分析与机器学习实战(学习笔记)

文章原创,最近更新：2018-06-41.混淆矩阵课程来源:python数据分析与机器学习实战-唐宇迪课程资料:这里所涉及到的练习资料creditcard.csv相关的链接以及密码如下:链接:https
努力奋斗的durian·2023-10-12 02:21

AWS比赛-议题二老年人健康维护系统预研

machine.pnghuanzhe.pngyisheng.pngjigou.pngresource.pngjiagou.png数据源医院信息数据:医院内部的大量临床数据.一个患者的临床记录,也许分散在不同医疗机构的数据池中,不同机构的数据格式与标准不一,很难规整进入一份完整的个人数据档案里.https://www.kaggle.com
风轮的小屋·2023-10-11 14:33

kaggle新赛：写作质量预测大赛【数据挖掘】

赛题名称：LinkingWritingProcessestoWritingQuality赛题链接：https://www.kaggle.com/competitions/linking-writing-processes-to-writing-quality
深度之眼·2023-10-11 08:03

Python机器学习实战-特征重要性分析方法（7）：主成分分析 PCA（附源码和实现效果）

实现功能对特征进行主成分分析，并查看每个主成分的解释方差比。在前几个组件上具有较高负载的特性更为重要。实现代码fromsklearn.decompositionimportPCAimportpandasaspdfromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerimportmatplotlib.pyplotaspltX,y=load_breast_cancer(
数据杂坛·2023-10-10 12:52

Python机器学习实战-特征重要性分析方法（8）：方差分析ANOVA（附源码和实现效果）

实现功能使用f_classif()获得每个特征的方差分析f值。f值越高，表明特征与目标的相关性越强。实现代码fromsklearn.feature_selectionimportf_classifimportpandasaspdfromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerimportmatplotlib.pyplotaspltX,y=load_breas
数据杂坛·2023-10-10 12:52

Python机器学习实战-特征重要性分析方法（9）：卡方检验（附源码和实现效果）

实现功能使用chi2()获得每个特征的卡方统计信息。得分越高的特征越有可能独立于目标。实现代码fromsklearn.feature_selectionimportchi2importpandasaspdfromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerimportmatplotlib.pyplotaspltX,y=load_breast_cancer(ret
数据杂坛·2023-10-10 12:07

svd降维 python案例_机器学习实战基础（二十一）：sklearn中的降维算法PCA和SVD（二） PCA与SVD 之 降维究竟是怎样实现...

简述在降维过程中，我们会减少特征的数量，这意味着删除数据，数据量变少则表示模型可以获取的信息会变少，模型的表现可能会因此受影响。同时，在高维数据中，必然有一些特征是不带有有效的信息的(比如噪音)，或者有一些特征带有的信息和其他一些特征是重复的(比如一些特征可能会线性相关)。我们希望能够找出一种办法来帮助我们衡量特征上所带的信息量，让我们在降维的过程中，能够即减少特征的数量，又保留大部分有效信息——
weixin_39683598·2023-10-08 19:59

Kaggle成绩之无监督学习：KMeans，DBSCAN聚类

我们在分别对HOUSEPRICE和Titanic的比赛项目得分排行做了分析后，来把两个成绩放在一起。首先，我们选择都参加的团队名单及其分数。在去除HOUSEPRICE大于1的异常值后，共有910个团队。为了统一两个成绩的同方向评价，我们对HOUSEPRICE得分做了处理，即’H-Score’=1-‘H-Score’.
DT数据说·2023-10-08 10:26

深度学习——实战Kaggle比赛：预测房价

深度学习——实战Kaggle比赛：预测房价文章目录前言一、Kaggle初识1.1.注册Kaggle账号1.2.进入房价预测比赛页面二、预测房价实战2.1.下载和缓存数据集2.2.访问和读取数据2.3.数据预处理
星石传说·2023-10-06 21:23
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