Kaggle 第25页

泰坦尼克号—数据分析（单因素、多因素分析）

一、提出问题：获救与其他因素（性别、年龄、舱位）的关系大小二、整理数据：数据来源：经典的titanic数据分析，大多数人都会从这个案例做教学或者做练习，数据可从kaggle（https://www.kaggle.com

LiJiaqian.·2022-12-27 08:58

泰坦尼克号数据的分析研究

一、前言数据来源自kaggle数据集，该数据一共有12个字段，各项字段意义如下表：对各字段进行意义性理解分析，找出影响幸存率的因素如下图二、数据处理打开数据源，对数据进行处

MKY1514·2022-12-27 08:27

xgb的简单使用（特征选择，重要性图像绘制，分类，预测）

在kaggle等竞赛中时常可以看到xgb的身影。2016年，陈天奇在论文《XGBoost：AScalableTreeBoostingSystem》中正式提出该算法。

直方大·2022-12-27 07:12

新手友好～ kaggle 机器学习课程（Intro to ML）回顾与总结

目录kaggle机器学习课程（IntrotoML）回顾与总结Kaggle课程是啥？IntrotoML内容总结基本数据探索解释数据描述选择预测目标选择特征建立模型什么是模型验证?

小鱼Yui·2022-12-27 03:11

【ML】异常检测、PCA、混淆矩阵、调参综合实践（基于sklearn）

混淆矩阵、调参综合实践（基于sklearn）加载数据可视化数据异常点检测PCA降维使用KNN进行分类并可视化计算混淆矩阵调节n_neighbors参数找到最优值加载数据数据集：https://www.kaggle.com

胡子哥_·2022-12-27 03:07

逻辑回归应用之Kaggle泰坦尼克之灾

mllhxn·2022-12-27 03:34

【ML】欠拟合（underfitting）和过拟合（overfitting）实践（基于sklearn）

）和过拟合（overfitting）实践（基于sklearn）数据集加载数据可视化数据一阶模型（欠拟合）训练预测+评估可视化二级模型（符合要求）五阶模型（过拟合）数据集训练集：https://www.kaggle.com

胡子哥_·2022-12-27 03:00

Lesson 17.3 使用自己的数据创造数据集

如果你的数据是来自于网络（比如说，从Kaggle下载，从论文作者处获得，从某个数据集官方的网站进行下载），那你遇见的原始数据格式可能是各种情况，最常见的是各类压缩文件、pt文件、数据库格式文件或者png

Grateful_Dead424·2022-12-26 23:05

通过神经网络实现线性回归模型预测水泥强度

通过Kaggle提供的水泥数据集，通过神经网络预测强度数据集地址：https://www.kaggle.com/datasets/prathamtripathi/regression-with-neural-networking

克里斯的星星·2022-12-26 17:45

【深度学习】肺结节分割项目实战二：分割肺实质

这一部分参考了kaggle上的教程。从这张CT图像中可以看出扫描器以外的部分为黑色，背景和肺内部颜色较深，非肺组织和骨头颜色较浅。我们的目的是将肺部分割出来。

小河梦·2022-12-26 16:56

肾病分析预测（机器学习_K最近邻分类器）

数据集链接：ChronicKIdneyDiseasedataset|Kaggle导入python库importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimportGridSearchCV

菜鹅·2022-12-26 14:51

脑电EEG源码整理记录

1、数据：EEGBrainwaveDataset:FeelingEmotions|Kaggle2、deap数据集3、上海交通大学seed数据集4、BCI竞赛数据集情绪识别相关运动想象相关运动想象数据集与相关

大大U·2022-12-26 12:58

Kaggle Titanic Challenges 生存预测数据预处理模型训练交叉验证步骤详细解析

运行环境：JupyterNotebook语言：Python3.6.40、题目描述Kaggle的TitanicChallenges经典题源自那次

Leonardo Liu·2022-12-26 11:44

数据预处理流程

数据预处理流程总结下面分享一下自己通常会用到的一些数据预处理的方法和步骤，用Kaggle平台上的elo用户忠诚度预测的数据集作为应用案例。

贪玩懒悦·2022-12-26 11:50

kaggele-Unet-steel-defeat-detection

brief 今天算是正式第一次打kaggle比赛，记录一下学习成果。这个比赛是用于检测钢铁是否存在缺陷，给出的训练数据集中有四类的缺陷情形，当然也存在没有划痕的情形。

Little_sky_jty·2022-12-26 10:47

基于DANN的图像分类任务迁移学习

注:本博客的数据和任务来自NTU-ML2020作业，Kaggle网址为Kaggle.数据预处理我们要进行迁移学习的对象是10000张32x32x3的有标签正常照片，共有10类，和另外100000张人类画的手绘图

Hαlcyon·2022-12-26 09:00

[可解释机器学习]Task07：LIME、shap代码实战

GPU平台：Kaggle一、shap工具包第一部分：基于shapley值的机器学习可解释分析第二部分：代码实战-UCl心脏病二分类随机森林可解释性分析第三部分：使用SHAP工具包对pytorch的图像分类模型进行可解释分析第一部分

pink_storm·2022-12-26 08:59

kaggle下载数据集之没有.kaggle的方法

1.直接输入指令2.确定已经下载好了，方法1不好用的时候：直接去cmd找.kaggle文件夹，如果能进去，直接再这里输入文件夹路径

bo666666·2022-12-26 01:32

一招教你如何快速下载Kaggle上的数据集

下载Kaggle数据集官网网站地址：https://www.kaggle.com/基本原理主要就是利用Kaggle的API进行下载。

Delv_Peter·2022-12-26 01:32

解决windows下无法创建以“.”开头的文件夹或者文件

一、问题描述在windows下创建以“.”为开头的文件夹和文件，会出现下面问题：二、问题解决1、创建文件夹比如创建.kaggle文件夹，这样显然是会失败的，所以你可以先随便创建一个文件夹，比如kaggle

清木Moyu·2022-12-26 01:30

如何安装kaggle API下载数据及报错OSError: Could not find kaggle.json. Make sure it‘s located in /home/user/解决办法

如何安装kaggleAPI下载数据及报错OSError:Couldnotfindkaggle.json.Makesureit‘slocated/解决办法C:\Users\pc>pipinstallkaggle

火星种萝卜·2022-12-26 01:30

目录没有.kaggle文件夹的解决方法

跟网络教程发现没有.kaggle文件夹，看了一些办法，总结了一下。

yatingliu2019·2022-12-26 01:59

kaggle下载数据集步骤

二.准备1.安装kaggle库pipinstallkag

lizz2276·2022-12-26 01:55

kaggle使用笔记

因为参加了DCASE2018比赛的声学场景分类的子任务，这个比赛有个排行榜是用的kaggle来做的，所以在比赛中，用到过kaggleAPI，下面是关于kaggle的使用笔记。kaggle是什么？

cpongo8·2022-12-26 01:55

＜C:\Users\~＞位置没有.kaggle文件夹的解决方法

命令：pipinstallkaggle我第一次是在终端运行，显示下载成功，但是没有文件；搜索很多办法后，又在jupyternotebook里面运行，再运行kagglecompetitionslist，还是不行最后

colorful_HY·2022-12-26 01:22

深度学习学习笔记——在kaggle上跑mmdetection

一、环境搭建1.pytorch版本升级：因为kaggle默认的torch版本时1.4，而mmcv需要的最低torch版本大于1.4，故要升级torch版本，但是刚点进pytorch官网发现支持的cuda

phily123·2022-12-25 19:20

【20G】Kaggle数据集强势分析“绝地求生”，攻略吃鸡！

网上逛了一圈发现，Kaggle上已经有吃鸡比赛的数据集

王仙限·2022-12-25 17:42

数据分析——泰坦尼克号乘客数据集

数据分析——泰坦尼克号（五）第三章数学模型的建立和评估泰坦尼克号乘客数据：https://www.kaggle.com/c/titanic/overviewDatawhale开源课程：https://github.com

Compass_NULL·2022-12-25 10:06

kaggle经典题--“泰坦尼克号”--0.8275准确率--东北大学20级python大作业开源（附详细解法与全部代码以及实验报告）

kaggle经典题--“泰坦尼克号”--0.8275准确率--东北大学20级python大作业开源（附详细解法与全部代码以及实验报告）前言开发环境一、导入包：二、实验数据的读取，合并，以及显示info三

超超不写代码·2022-12-25 10:05

【数据挖掘】Kaggle泰坦尼克号分类与预测

一：题目解读1.1数据读取读取训练集的数据。data=pd.read_csv('data/train.csv')data.head()1.2字段解释PassengerId:乘客IDSurvived:是否生存，0代表遇难，1代表还活着Pclass:船舱等级：1Upper，2Middle，3LowerName:姓名Sex:性别Age:年龄SibSp:兄弟姐妹及配偶个数Parch:父母或子女个数Tick

Alex_SCY·2022-12-25 10:35

东北大学2020级数据科学基础（Matlab）非计算机类大作业——Titanic幸存者分析

首先感谢大佬@自由散漫惯kaggle经典题–“泰坦尼克号”–0.8275准确率–东北大学20级python大作业开源（附详细解法与全部代码以及实验报告）本文matlab代码：本文matlab代码提取码：

jasss_7·2022-12-25 10:34

泰坦尼克号建模分析-你能活下来吗？

泰坦尼克号预测项目从kaggle建站开始，已经经历了很多大佬的分析建模，有2万多的团队参与过该项目，是你加入ka

WiFi下的365·2022-12-25 10:34

Pytorch 卷积核填充和步幅、多输入多输出通道、池化层

Pytorch卷积层里的填充和步幅0.环境介绍环境使用Kaggle里免费建立的Notebook教程使用李沐老师的动手学深度学习网站和视频讲解小技巧：当遇到函数看不懂的时候可以按Shift+Tab查看函数详解

哇咔咔负负得正·2022-12-25 01:31

收藏 | 机器学习模型调优3大策略

点击上方“视学算法”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达仅作学术分享，不代表本公众号立场，侵权联系删除转载于：机器之心无论是Kaggle竞赛还是工业部署，机器学习模型在搭建起来之后都面临着无尽的调优需求

视学算法·2022-12-24 18:04

机器学习模型应该如何调优？这里有三大改进策略

无论是Kaggle竞赛还是工业部署，机器学习模型在搭建起来之后都面临着无尽的调优需求。在这个过程中我们要遵循怎样的思路呢？如果准确性不够，机器学习模型在真实世界就没有什么实用性了。

flare zhao·2022-12-24 18:53

机器学习模型 3 个调优改进策略

作者：XiaoyouWang转自：机器之心编译无论是Kaggle竞赛还是工业部署，机器学习模型在搭建起来之后都面临着无尽的调优需求。在这个过程中我们要遵循怎样的思路呢？

数据不吹牛·2022-12-24 18:22

XGBoost算法浅述

极度梯度提升树XGBoost(xgb,eXtremeGradientBoosting)是boosting算法的一种实现方式，针对分类或回归问题都有非常好的效果，是横扫kaggle的王牌算法，其学习应用速度及运行速度都极其快速

一本糊涂张·2022-12-24 14:46

dataframe减少内存reduce_mem_usage

"""loaddata(reducememoryusage)https://www.kaggle.com/gemartin/load-data-reduce-memory-usage"""importpandasaspdimportnumpyasnpdefreduce_mem_usage

happy5205205·2022-12-24 13:20

Titanic 泰坦尼克之灾 | Kaggle| 入门 1

写这篇博客，有两个目的：1.我是一个kaggle新手，刚刚完成这个入门项目，想做一个总结。2.给别的小伙伴讲讲这个项目，顺便提升自己的理解。如果文中有问题，请在评论区一起讨论，谢谢。

yonsan_·2022-12-24 12:12

pytorch 猫狗识别

数据集分割importshutilimportnumpyasnpimportos#kaggle原始数据集地址original_dataset_dir='D:\\data1\\data'total_num

光着膀子的宁·2022-12-24 10:35

Kaggle手写识别-卷积神经网络Top6%-代码详解

目录1.Introduction简介2.Datapreparation数据准备2.1Loaddata加载数据2.2Checkfornullandmissingvalues检查空值和缺失值2.3Normalization规范化2.4Reshape重塑2.5Labelencoding标签编码2.6Splittrainingandvaldiationset拆分训练集和验证集3.CNN卷积神经网路3.1D

StrawBerryTreea·2022-12-24 10:52

XGBoost 、逻辑回归、随机森林模型实战对比

本文使用kaggle上的泰坦尼克数据集，只是对XGBoost的使用做一个简单的描述，若想知道Kaggle的整个竞赛流程以及在竞赛中如何使用XGBoost进行预测的话，关注

温旧酒一壶~·2022-12-24 07:55

糖尿病视网膜病变检测 (Diabetic Retinopathy Detection)

数据处理1.数据分析2.模型训练2.1模型准备2.2参数设置2.3读取数据并转换为tensor类型2.4开始训练2.5测试模型准确率三、未完成的问题前言我们今年是一个实践就是糖尿病视网膜病变检测这个题目是kaggle

Brandy_Whisky·2022-12-24 01:47

Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem

原文：http://blog.kaggle.com/2016/07/21/approaching-almost-any-machine-learning-problem-abhishek-thakur/

taoyuanforrest·2022-12-23 19:09

xgboost时间序列预测matlab,LightGBM和XGBoost实现时间序列预测(2019-04-02)

LightGBM是最近最常见的一类算法，在kaggle比赛中经常被用来做预测和回归，由于性能比较好有着“倚天剑”的称号，而XGBoost则被称为屠龙刀。

久立·2022-12-23 16:42

Kaggle入门题目：基于神经网络的Titanic disaster存活预测

Excel原始数据处理训练集原始数据（部分）数据处理方法（1）舍弃部分数据：无明显规律（Name），格式不统一（Ticket），大量缺失的数据（Cabin）；（2）Sex：male编码1，female编码0；（3）Embarked：S编码1，C编码3，Q编码2；（4）少量缺失的数据以平均值填补（Age，平均值26.273）；（5）测试集进行相同的处理。处理后的数据神经网络搭建及代码在完成数据的基本

没有感情的任务管理器·2022-12-23 16:39

基于Kaggle训练集预测的多层人工神经网络的能源消耗的时间序列预测（Matlab代码实现）

该预测采用多层人工神经网络，基于Kaggle训练集预测未来能源消耗。2运行结果部分代码：%%Exercise2-RecurrentNeur

荔枝科研社·2022-12-23 16:05

RSNA-MICCAI Brain Tumor Radiogenomic Classification

文章目录1.比赛简介1.1链接1.2简介2.数据下载3.baseline代码4.进阶代码5.trick1.比赛简介1.1链接https://www.kaggle.com/c/rsna-miccai-brain-tumor-radiogenomic-classification

望长安于日下·2022-12-23 15:31

[人工智能学习日志]kaggle机器学习实战案例学习1

大佬爆肝750小时把kaggle上【12大机器学习实战项目】用视频的方式讲明白了！

jessica_comeon·2022-12-23 09:33

各种问题汇总

3、jupyterlab警告[IPKernelApp]WARNING|Unknownerrorinhandlingstartupfiles:4、Kaggle平台持续运行项目最多9小时的解决方法5、torch.optim.lr

eye_s1·2022-12-23 01:02

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