机器学习实战kaggle

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

「实战案例」基于Python语言开发的信用评分卡

今天我们展示的是个人信用评级模型的开发过程，数据采用kaggle上知名的givemesomecredit数据集。
python机器学习建模·2023-10-06 18:55

机器学习实战-之KNN篇

之前读《机器学习实战》，对很多算法从原理上进行编写，对学习算法有很大帮助，但效率很低。用pandas和sklearn可以很快的实现算法，效率更高。
笨笨的简书·2023-10-06 04:19

【OJ比赛日历】快周末了，不来一场比赛吗？ #12.03-12.09 #14场

CompHub实时聚合多平台的数据类(Kaggle、天池…)和OJ类(Leetcode、牛客…）比赛。本账号同时会推送最新的比赛消息，欢迎关注！
CompHub·2023-10-05 15:56

《机器学习实战》学习记录-ch2

PS:个人笔记，建议不看原书资料：https://github.com/ageron/handson-ml22.1数据获取importpandasaspddata=pd.read_csv(r"C:\Users\cyan\Desktop\AI\ML\handson-ml2\datasets\housing\housing.csv")data.head()data.info()RangeIndex:2
Cyan青·2023-10-04 22:23

【社区图书馆】【图书活动第四期】

目录一、前言二、作者简介三、《PyTorch高级机器学习实战》内容简介四、书目录一、前言今天，偶尔逛到csdn社区图书馆，看到有活动“【图书活动第四期】来一起写书评领实体奖牌+红包+电子勋章吧！”
逆境清醒·2023-10-04 21:44

Kaggle - LLM Science Exam上：赛事概述、数据收集、BERT Baseline

数据预处理2.2定义data_collator2.3加载模型，配置trainer并训练2.4预测结果并提交2.5相关优化  前言：国庆期间哪也没去，重装了win10，conda和python环境，然后重点解读Kaggle-LL
神洛华·2023-10-04 20:01

Keras(二十二)使用keras实现resnet50模型做迁移学习-finetune

本文将介绍：使用keras实现resnet50模型实现迁移学习-finetune一，下载kaggle-10monkey数据通过下面的链接，下载dataset到本地目录intput中kaggle-10monkey
TFATS·2023-10-04 12:08

高效的开发流程搭建

目录1.搭建AIcodebase环境kaggle的服务器1.搭建AIcodebase环境python、torch以及cuda版本，对AI的影响最大。不同的版本，可能最终计算出的结果会有区别。
赵孝正·2023-10-04 06:44

Kaggle比赛成绩最新分析之：周末与熬夜

我们上一篇分析了2016年到2018年每个月份的比赛人次。本篇我们进一步细分到周一，周二到周六，周日的比赛是怎么样的？从如下的分析可以得出这样的推测：有大量的参赛是多人组成团队，他们形成最后的提交机器学习模型和预测报告的时间一般是周一到周五。周末休息，没有提交比赛报告。参赛人次最少的是周六（美国时间），此时中国是周日，也是周末，效应叠加，使得周六参赛人次最少。由于时差关系，周日的比赛人次应该进一步
DT数据说·2023-10-03 05:29

Python绘制交通流折线图

一、数据集下载加州高速公路PEMS数据集http://kaggle.com/code/elmahy/spatial-temporal-graph-convolutional-networks/data这里绘制
居安_·2023-10-02 14:51

一些有用的网站

论文源码查找ThelatestinMachineLearning|PapersWithCodegithub论文查找下载谷歌学术sci-hub百度学术知网自家学校数据库数据集查找/发布figsharekaggle
居安_·2023-10-02 14:20

kaggle_competition1_CIFAR10_Reg

一、查漏补缺、熟能生巧：1.关于shutil.copy或者这个copyfile的作用和用法：将对应的文件复制到对应的文件目录下2.关于python中dict的键值对的获取方式：#终于明白了，原来python中的键_值对的用法就是通过调用dict.keys()和dict.values()实现的#print(labels.keys())#print(labels.values())3.关于python
诚威_lol_中大努力中·2023-10-01 20:31

数据分析--观察数据处理异常值

/HR.csv')文件见绑定资源（来自kaggle的HR.csv）处理过程：一、从df中拿出处理对象二、找出缺失值的位置并删除s1_s=df['satisfaction_level']#s1_s.isnull
从白天到早上·2023-10-01 20:56

纯干货-手把手优化神经网络—MNIST数字识别进阶

这一章我们把前两章介绍的优化方法应用在我们的训练模型V1上（参考机器学习实战—MNIST手写体数字识别），看看如何使用简单的单隐藏层全连接神经网络提高准确率。话不多说直接开干。
RunningSucks·2023-10-01 10:07

数据分析笔记1

数据分析概述：数据获取--探索分析与可视化--预处理--分析建模--模型评估数据分析含义：利用统计与概率的分析方法提取有用的信息，最后进行总结与概括一、数据获取实用网站：kaggle阿里云天池·数据仓库
从白天到早上·2023-09-30 16:28

常用网站（看来还是要学英语）

LeeCode）https://leetcode-cn.comStackOverFlow（IT问答网站）https://stackoverflow.com/思否https://segmentfault.com/Kagglehttps
无念丶无为·2023-09-30 14:50

pandas基本使用(二)

数据来源：https://www.kaggle.com/damianpanek/sunday-eda/dataimportpandasaspdfrommatplotlibimportpyplotaspltimportnumpyasn
MacsenChu·2023-09-29 21:10

kaggle新赛：Optiver 美股价格预测赛题解析

赛题名称：Optiver-TradingattheClose赛题链接：https://www.kaggle.com/competitions/optiver-trading-at-the-close赛题背景证券交易所是快节奏
深度之眼·2023-09-29 16:11

机器学习实战（基于Sklearn和tensorflow）第三章 分类 学习笔记

机器学习实战书籍第三章例子学习笔记书中源码，here本文地址，here要分为Mnist数据处理、交叉验证、混淆矩阵、精度、多分类问题等。
hirolin·2023-09-29 16:56

Excel数据分析——Olist Store巴西电商数据分析

数据链接：https://www.kaggle.com/jainaashish
YUENFUNGDATA·2023-09-29 05:29

Open Book LLM Science Exam

国庆期间，抽空找个baseline继续学习一波https://www.kaggle.com/code/jjinho/open-book-llm-science-exam/notebook首先将维基百科数据都保存为
YueTann·2023-09-29 03:04

DL笔记

刷代码：LeetCode，github,kaggle，learningpythonhardway,书，微信python基础（hardway→python算法书（算法导论-难，看不懂再看算法第四版-易）→
吴成助·2023-09-29 00:40

实用 Kaggle 竞赛之 随机森林 Random Forrest 的数据预处理、模型实现及可靠性评估EDA

以Python为基础，调用各种比较基础的库，其中穿插一些Kaggle处理的建议，用引号表示。
Rita_曾小辰·2023-09-28 04:40

在kaggle中用GPU使用CGAN生成指定mnist手写数字

文章目录1项目介绍2参考文章3代码的实现过程及对代码的详细解析独热编码定义生成器定义判别器打印我们的引导信息模型训练迭代过程中生成的图片损失函数的变化4总结5模型相关的文件1项目介绍在GAN的基础上进行有条件的引导生成图片cgan2参考文章GAN实战之Pytorch使用CGAN生成指定MNIST手写数字GANs系列：CGAN(条件GAN）原理简介以及项目代码实现3代码的实现过程及对代码的详细解析i
云梦之上·2023-09-28 04:37

Python机器学习实战-特征重要性分析方法（4）：相关性分析（附源码和实现效果）

实现功能计算各特征与目标变量之间的相关性。相关性越高的特征越重要。实现代码importpandasaspdfromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerimportmatplotlib.pyplotaspltX,y=load_breast_cancer(return_X_y=True)df=pd.DataFrame(X,columns=range(30))
数据杂坛·2023-09-28 03:01

Python机器学习实战-特征重要性分析方法（5）：递归特征消除（附源码和实现效果）

实现功能递归地删除特征并查看它如何影响模型性能。删除时会导致更大下降的特征更重要。实现代码fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.feature_selectionimportRFEimportpandasaspdfromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerimportmat
数据杂坛·2023-09-28 03:57

20211218:口罩数据汇总

1：医用口罩图像数据集地址：medicalmasksdatasetimagestfrecords|Kaggle数量：一千多张质量：一般2：RealWordMaskedFaceDataset（RMFD）地址
微风❤水墨·2023-09-26 14:43

Python实现贝叶斯优化器(Bayes_opt)优化卷积神经网络分类模型(CNN分类算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。
胖哥真不错·2023-09-26 09:46

Python实现贝叶斯优化器(Bayes_opt)优化卷积神经网络回归模型(CNN回归算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。
胖哥真不错·2023-09-26 09:46

Python实现贝叶斯优化器(Bayes_opt)优化随机森林回归模型(RandomForestRegressor算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。
胖哥真不错·2023-09-26 09:46

Python实现贝叶斯优化器(Bayes_opt)优化BP神经网络分类模型(BP神经网络分类算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。
胖哥真不错·2023-09-26 09:45

(二十)Seaborn知识学习7-python数据分析与机器学习实战(学习笔记)

文章原创,最近更新：2018-05-141.绘制数据网格2.用FacetGrid子集数据3.用PairGridandpairplot()绘制成对的关系课程来源:python数据分析与机器学习实战-唐宇迪学习参考链接
努力奋斗的durian·2023-09-26 01:58

Python机器学习实战-特征重要性分析方法（3）：迭代删除法：Leave-one-out（附源码和实现效果）

实现功能迭代地每次删除一个特征并评估准确性实现代码fromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.metricsimportaccuracy_
数据杂坛·2023-09-25 18:35

机器学习实战项目2--防止过拟合&鸢尾花线性回归

实战项目两个问题如下：1如何防止过拟合‘2使用逻辑回归(LogisticRegression)对鸢尾花数据（多分类问题）进行预测，可以直接使用sklearn中的LR方法，并尝试使用不同的参数，包括正则化的方法，正则项系数，求解优化器，以及将二分类模型转化为多分类模型的方法。answer1:1earlystopping2数据集扩散3正则化(1)earlystopping对模型进行训练的过程即是对模型
strive鱼·2023-09-25 10:24

用Python机器学习模型预测世界杯结果靠谱吗？

看到kaggle、medium上有不少人用球队的历史数据来进行建模预测，比如用到泊松分布、决策树、逻辑回归等算法，很大程度上能反映强者恒强的现象，比如巴西、英格兰等大概率能进8强，就像高考模拟考试成绩越好
python大数据分析·2023-09-25 10:28

python关联规则apriori算法_python实现关联规则分析Apriori算法

本节代码参考了《机器学习实战》第十一章中的代码，也参考了R语言的arules包，该包没有实现一对多的规则，因此，在以上基础上进行了改进，包括实现剪枝步，规则生成(一对一，一对多，多
weixin_39949584·2023-09-24 03:54

特征工程1

特征工程概述在做数据挖掘项目或是kaggle等机器学习比赛的时候，都会开始对数据进行的探索和可视化分析然后是一堆的预处理将数据转为需要的数字表格，再最后传入模型训练。
haleyprince·2023-09-23 22:31

Python机器学习实战-特征重要性分析方法（2）：内置特征重要性（附源码和实现效果）

实现功能一些模型，如线性回归和随机森林，可以直接输出特征重要性分数。这些显示了每个特征对最终预测的贡献。实现代码fromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierimportmatplotlib.pyplotaspltX,y=load_breast_cancer(r
数据杂坛·2023-09-23 21:28
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