机器学习实战kaggle

自然语言处理NLP：使用DisBert模型完成文本二分类任务(Pytorch)

项目来源于kaggle竞赛，地址为：NaturalLanguageProcessingwithDisasterTweets|Kaggle本文主要是对本人学习NLP的过程做个总结和记录，以方便日后复习，当然如果本文能帮助到阅读该文的读者
我还是充钱那个少年@·2024-01-07 11:48

一些图像分割数据集

https://www.kaggle.com/datasets/modaresimr/medical-image-segmentation/data脑和胃cthttps://www.kaggle.com
even蛋黄酱·2024-01-07 03:25

Kaggle上使用Tensorboard

Kaggle上使用Tensorboard1.前言2.Kaggle上使用Tensorboard2.1.方法一2.2.方法二2.2.1.获取一个Ngrok的免费通道2.2.2.调试运行代码(1)环境准备(2
jhy-ColdMoon·2024-01-06 14:13

如何使用Kaggle?

TensorProcessingUnits(TPUs)现在可以在Kaggle上免费使用TPU。TPU是专门用于深度学习任务的硬件加速器。
魏鹏飞·2024-01-06 14:18

论文、期刊、学术数据获取渠道--竞赛篇（一）

数据获取01KAGGLE02DATAFOUNTAIN03KE
SMILE_9025·2024-01-06 14:20

python评分卡模型

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。一、建模流程典型的信用评分卡模型如图1-1所示。
python风控模型·2024-01-06 14:06

金融风控项目实战-python 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。一、建模流程典型的信用评分卡模型如图1-1所示。
python风控模型·2024-01-06 14:06

Kaggle之泰坦尼克号（2）

文本型数据处理-Ticket文本型数据处理-Cabin文本型数据处理-Embarked特征扩充-SibSp、Parch特征扩充-Pclass特征扩充-Age特征扩充-Fare二、特征选择及建模预测书接上篇Kaggle
学海一叶·2024-01-06 06:39

GBDT、XGBoost、LightGBM的区别与联系

GBDT也是各种数据挖掘竞赛的致命武器，据统计Kaggle上的比赛有一半以上的冠军方案都是基于GBDT。
徐卜灵·2024-01-05 19:32

数据集笔记：爱尔兰 LTE Dataset

1数据集描述LTEDataset(kaggle.com)135条轨迹（用户位置+基站位置）平均时间为每条轨迹15min粒度为每秒一个样本除非另有说明，否则在六种不同的移动模式下进行4G测量试验静态：室内静态试验行人
UQI-LIUWJ·2024-01-05 19:41

浅析Transformer为什么在多模态任务中受欢迎的原因——以kaggle热门比赛为例

©作者|小欣01背景多模态数据的最大挑战之一就是要汇总多种模式（或视图）中的信息，以便在过滤掉模式的冗余部分的同时，又能将补充信息考虑进来。由于数据的异质性，自然会出现一些挑战，包括各种噪声，模式（或视图）的对齐方式等。而Transformer，作为曾经nlp领域的SOTA模型，近些年来开始不断入驻其他领域，并拿下了SOTA结果。随着去年ViT的出现，cv领域也同样掀起了transformer热潮
CV案例精选·2024-01-05 08:03

找到好的数据集和确保有足够的计算资源是使用大型神经网络时的关键考虑因素

数据聚合平台：如Kaggle、UCIMachineLearningReposi
小黄人软件·2024-01-03 08:57

利用数据分析星际争霸2选手

1、利用爬虫爬取http://aligulac.com/网站上的职业选手数据爬虫与数据集在我的github上https://github.com/wuchangsheng951/kaggle1）网站概况
五长生·2024-01-03 07:07

GBDT+LR CTR预估-Kaggle实例[有数据集]

最近读了一篇GBDT+LR实现推荐系统的文章，准备实践一下，但是所有讲这种方式的文章都没有放数据集，所以我从头开始整理了一遍思路，并且找了Kaggle上一个比赛的数据集进行实现。
路人乙yh·2024-01-02 20:22

2022-10-20

单细胞分类比赛:获奖模型可深入注释亚细胞组学原创存在一棵树图灵基因2022-10-2013:23发表于江苏收录于合集#前沿分子生物学技术撰文：存在一棵树IF=47.990推荐度：⭐⭐⭐⭐⭐亮点：本文介绍了Kaggle
图灵基因·2024-01-02 17:23

47Kaggle 数据分析项目入门实战--TMDB 电影票房收入预测

我们可以分析Kaggle提供的数据来回答这一问题。数据详情可以参考Kaggle官方页面，其主要是电影数据库中的7000多部过去电影的元数据。提供的数据信息包括演员，工作人员，情节关键词，预算
Jachin111·2024-01-02 16:57

基于简化版python+VGG+MiniGoogLeNet的智能43类交通标志识别—深度学习算法应用(含全部python工程源码)+数据集+模型（二）

借助Kaggle上的丰富交通标志数据集，我们采用了VGG和GoogLeNet等卷积神经网络模型进行训练。通过对网络架构和参数
小胡说人工智能·2024-01-02 10:46

基于简化版python+VGG+MiniGoogLeNet的智能43类交通标志识别—深度学习算法应用(含全部python工程源码)+数据集+模型（一）

借助Kaggle上的丰富交通标志数据集，我们采用了VGG和GoogLeNet等卷积神经网络模型进行训练。通过对网络架构和参数的巧妙调整，致力于提升模型在不同类型交通标志识别方面的准确率。首先，我们
小胡说人工智能·2024-01-01 12:08

Kaggle API配置方法与基本使用方法

配置方法在mac上安装kaggle：本机需装有python环境，执行如下命令pipinstallkaggle进入Kaggle官网(https://www.kaggle.com)进行注册，注册后进入账户界面内
魏鹏飞·2024-01-01 06:06

一种简单的自编码器PyTorch代码实现

以下是Kaggle上数
赵卓不凡·2024-01-01 05:44

【42页动态规划学习笔记分享】动态规划核心原理详解及27道LeetCode相关经典题目汇总

《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】二、机器学习实战专栏【链接】，已更新31期，欢迎关注，持续更新中~~三、深度学习【Pytorch】专栏【链接】四、【StableDi
阿_旭·2024-01-01 00:01

bagging：随机森林

目前来看，集成学习是：当代工业应用中，唯一能与深度学习算法分庭抗礼的算法；数据竞赛高分榜统治者，KDDcup、Kaggle、天池、DC冠军队御用算法；在搜索、推荐、广告等众多领域，事实上的工
金鸡湖最后的张万森·2023-12-31 23:25

图像分割实战-系列教程3：unet医学细胞分割实战1（医学数据集、图像分割、语义分割、unet网络、代码逐行解读）

系列算法下篇内容：unet医学细胞分割实战21、医学细胞数据集介绍1.1数据集如图所示，右图就是原始数据，而左边就是标签，一共670条训练数据1.2原始数据集预处理上面的数据是经过处理的，实际上的原始数据是在Kaggle
机器学习杨卓越·2023-12-31 12:28

【12月比赛合集】22场可报名的数据挖掘大奖赛，任君挑选！

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·2023-12-31 10:30

【OJ比赛日历】快周末了，不来一场比赛吗？ #12.23-12.29 #21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·2023-12-31 10:00

【OJ比赛日历】快周末了，不来一场比赛吗？ #12.31-01.06 #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·2023-12-31 10:00

【12月比赛合集】4场可报名的「创新应用」、「数据分析」和「程序设计」大奖赛，任君挑选！

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·2023-12-31 10:28

Python 机器学习实战 —— 监督学习（上）

近年来AI人工智能成为社会发展趋势，在IT行业引起一波热潮，有关机器学习、深度学习、神经网络等文章多不胜数。从智能家居、自动驾驶、无人机、智能机器人到人造卫星、安防军备，无论是国家级军事设备还是广泛的民用设施，都充斥着AI应用的身影。接下来的一系列文章将会由浅入深从不同角度分别介绍机器学习、深度学习之间的关系与区别，通过一系统的常用案例讲述它们的应用场景。本文将会从最常见的机器学习开始介绍相关的知
AI小白龙*·2023-12-30 21:56

TensorFlow 2.0 深度学习实战 —— 详细介绍损失函数、优化器、激活函数、多层感知机的实现原理

AI人工智能包含了机器学习与深度学习，在前几篇文章曾经介绍过机器学习的基础知识，包括了监督学习和无监督学习，有兴趣的朋友可以阅读《[Python机器学习实战]》。
AI小白龙*·2023-12-30 21:55

机器学习之初识KNN算法——针对泰坦尼克号生存记录建模的两种方法

KNN算法原理本篇博客基于《机器学习实战》实现算法原理简要概括，重在代码实现k-近邻算法(kNN)的工作原理是：存在一个样本数据集合，称训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即样本集中每一数据与所属分类的对应关系
奶糖猫呀·2023-12-30 18:01

机器学习实战--adaboost

前面我们已经学了好几个分类算法了（svm后面再讲），分类效果也还不错，但是我们也许会想，能不能在一个数据集上多次应用同一个算法，或者应用不同的算法呢？这就是我们adaboost的思想：通过多个弱分类器的组合，构成一个强分类器。算法优点：泛化错误率低，易编码，可应用在大部分分类器上，无需参数的调整算法缺点：对离群点很敏感算法步骤：这里我们用多个单层分类决策树为例（buildStump）对每次循环：1
sunnyxiaohu·2023-12-30 10:19

python中合法命名的变量名_python变量名的规定

机器学习实战中的代码defplotNode(nodeTxt,centerPt,parentPt,nodecreatePlot.ax1是表示：ax1是函数createPlot的一个属性，这个可以在函数里面定义也可以在函数定义后加入也可以
weixin_39882317·2023-12-30 04:03

机器学习之如何处理缺失值(missing value)

机器学习之如何处理缺失值备注：本次数据来源于kaggle，详情请戳here，原文参考连接，请戳here，本文篇幅较长，旨在多介绍EDA过程中的一些思想和细节。
wwqauznii·2023-12-29 19:32

【机器学习实战】logistic回归

Sigmoid函数逻辑函数.png逻辑函数图像.png作用：接受所有的输入然后预测出类别。进行分类时，我们在每个特征上都乘上一个回归系数，然后将所有的结果相加，作为输入参数z，带入Sigmoid函数得到一个范围在0~1之间的数值。任何大于0.5的被归入1类，否则归入0类。所以，logistic回归也可以看成是一种概率估计。梯度上升法确定最优回归系数sigmoid函数的输入记为z，即z=w0x0+w
吵吵人·2023-12-29 03:05

机器学习实战：用 Python 构建10个有趣的应用

机器学习是一门强大的工具，可以用于解决各种各样的问题。通过学习机器学习，您可以开发出能够自动化任务、做出预测甚至创造艺术的应用程序。如果您是一名Python开发人员，那么您将很高兴知道，有许多可以用Python构建的有趣机器学习应用程序。在本博客文章中，我们将介绍10个这样的应用程序。应用一：垃圾邮件过滤器垃圾邮件过滤器是一种使用机器学习来识别垃圾邮件的应用程序。垃圾邮件过滤器可以使用各种机器学习
Python数据挖掘·2023-12-29 01:55

分别使用MLP，CNN和Attention对Kaggle上的LOL比赛数据进行预测胜负

写在前面这篇博客只是记录一下在训练神经网络中的一些问题和熟悉一下流程，毕竟好久没有训练一个模型了。课程正好需要我们去进行训练，我就选择了三个比较经典的模型进行预测。过程分为：处理数据，划分训练集和预测集，定义模型和优化器，生成混淆矩阵。整个部分比较简单，使用了GPU进行训练，主要是熟悉训练网络的流程和框架。处理数据首先是读入数据，使用了pandas读数据csv_data='./data/high_
LANGZHIZHEN·2023-12-28 22:06

Kaggle比赛最全学习手册！（含近500+比赛top方案+近五年kaggle比赛baseline+13本电子书+6节配套课）...

Kaggle是全球顶级的数据科学竞赛平台，在数据科学领域中享有盛名。上百万的的数据科学家及相关从业者基于企业和研究者在Kaggle上发布的数据进行数据建模、分析，相互竞争以产生最优的模型。
woshicver·2023-12-28 09:04

机器学习实战——手写支持向量机(SVM)——基于鸢尾花数据集

机器学习实战——手写支持向量机(SVM)鸢尾花数据集一、代码先把全部代码放在这，注释写的很详细，亲测可用。
JaneZ0206·2023-12-28 05:36

2023年12月20日学习总结

今日todolist：学习kaggle中storesales中的dartforcasting大概搜集一个声纹识别的报告（老师给的新项目）学习时不刷手机okkkkkkkkkkkkkk开始目录1.时间序列预测
郭小儒·2023-12-27 11:45

2023年12月24日学习总结

今日todolist：做kaggle上面的流量预测项目☠️学习时不刷手机okkkkkkkkkkkkkk开始0、我在干什么？
郭小儒·2023-12-27 11:41

python实现knn算法案例_python机器学习——KNN算法简单入门（真的很简单！）

后来发现一个神奇的网站k-近邻算法实现手写数字识别系统--《机器学习实战》,跟着过了一遍之后感觉还不错，也顺便买了《机器学习实战》这本书，接着就正式入坑机器学习。
weixin_39892481·2023-12-27 03:18

2-7节 k-近邻算法|手写识别系统|机器学习实战-学习笔记

文章原创,最近更新：2018-08-11本章节的主要内容是:重点介绍项目案例1:手写识别系统的完整代码。1.KNN项目案例介绍:项目案例2:手写识别系统项目概述:构造一个能识别数字0到9的基于KNN分类器的手写数字识别系统。需要识别的数字是存储在文本文件中的具有相同的色彩和大小：宽高是32像素*32像素的黑白图像。开发流程：收集数据：提供文本文件。准备数据：编写函数img2vector(),将图像
努力奋斗的durian·2023-12-26 12:21

【机器学习实战】使用sklearn中的朴素贝叶斯方法实现新闻文本分类

1.数据集2.实现2.1代码fromsklearn.datasetsimportfetch_20newsgroupsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.naive_bayesimportMultinom
想做一只快乐的修狗·2023-12-26 07:00

不用再找了，这是机器学习算法最全面的总结(实战案例、面试总结）

文章目录技术交流与资料获取1、机器学习实战2、机器学习面试及案例3、机器学习以及分支算法优缺点适用场景案例4、深度学习分支算法优缺点&适用场景今天我结合自己的经验，总
Python数据挖掘·2023-12-25 21:32

动手学深度学习(五) 梯度消失、梯度爆炸

梯度消失、梯度爆炸以及Kaggle房价预测梯度消失和梯度爆炸考虑到环境因素的其他问题Kaggle房价预测梯度消失和梯度爆炸深度模型有关数值稳定性的典型问题是消失（vanishing）和爆炸（explosion
致Great·2023-12-25 20:17

【数据结构】布隆过滤器原理详解及其代码实现

《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】二、机器学习实战专栏【链接】，已更新31期，欢迎关注，持续更新中~~三、深度学习【Pytorch】专栏【链接】四、【StableDi
阿_旭·2023-12-25 10:24

Python机器学习实践与Kaggle实战（转）

mlnote.wordpress.com/2015/12/16/python%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%AE%9E%E8%B7%B5%E4%B8%8Ekaggle
weixin_30512785·2023-12-25 08:47

机器学习实战 | emojify 使用Python创建自己的表情符号（深度学习初级）

目录简介技术流程1.加载依赖包2.初始化训练和验证生成器3.建立网络结构4.编译和训练模型5.保存模型权重6.输出预测结果完整程序1.train.py程序2.gui.py程序简介准备写个系列博客介绍机器学习实战中的部分公开项目
lovetaozibaby·2023-12-25 05:59

Python机器学习实战：用Python构建10个有趣的应用

机器学习是一门强大的工具，可以用于解决各种各样的问题。通过学习机器学习，您可以开发出能够自动化任务、做出预测甚至创造艺术的应用程序。如果您是一名Python开发人员，那么您将很高兴知道，有许多可以用Python构建的有趣机器学习应用程序。在本博客文章中，我们将介绍10个这样的应用程序。应用一：垃圾邮件过滤器垃圾邮件过滤器是一种使用机器学习来识别垃圾邮件的应用程序。垃圾邮件过滤器可以使用各种机器学习
乔明飞·2023-12-24 23:49

Python遥感影像深度学习指南(1)-使用卷积神经网络（CNN、U-Net）和 FastAI进行简单云层检测

【遥感影像深度学习】系列的第一章，Python遥感影像深度学习的入门课程，介绍如何使用卷积神经网络（CNN）从卫星图像中分割云层1、数据集在本项目中，我们将使用Kaggle提供的38-CloudSegmentationinSatelliteImages
gis收藏家·2023-12-24 09:10
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