kaggle项目笔记第22页

机器学习笔记 - Kaggle竞赛生成莫奈风格图像的GAN

一、比赛说明我们通过艺术家的独特风格来识别他们的作品，例如颜色选择或笔触。由于生成对抗网络（GAN），现在可以用算法模仿像克劳德莫奈这样的艺术家的“jenesaisquoi”。在这个入门比赛中，您将把这种风格带到您的照片中，或者从头开始重新创造这种风格！近年来，计算机视觉取得了长足的进步，GAN现在能够以非常令人信服的方式模仿物体。但创造博物馆级的杰作被认为是艺术而非科学。那么（数据）科学能否以G

坐望云起·2023-01-31 16:58

使用免费的GPU训练神经网络

使用免费的GPU训练神经网络1免费的GPU资源1.1Kaggle免费GPU1.2GoogleColab免费GPU1.3使用体验1免费的GPU资源1.1Kaggle免费GPUKaggle官网：https:

四月青城·2023-01-31 14:09

kaggle实战之Titanic - Machine Learning from Disaster

kaggle、天池、DF、DC等等都是一些很不错的竞赛学习网站，特别是kaggle和天池含金量很高，如果你能够在这两个竞赛中取得一个不错的成绩那么在面试中是一个很大的加分项。

xz---·2023-01-31 09:04

天池龙珠计划——机器学习训练营 Task2

目录前言XGBoost介绍基于天气数据集的XGBoost分类实战前言笔记，记录龙珠机器学习训练营的第二阶段，关于xgboost的学习XGBoost介绍xgboost有听说过，也在kaggle上经常看到有人用

G-Jarvey·2023-01-30 16:27

详解 Kaggle 房价预测竞赛优胜方案：用 Python 进行全面数据探索

Kaggle的房价预测竞赛从2016年8月开始，到2017年2月结束。这段时间内，超过2000多人参与比赛，选手采用高级回归技术，基于我们给出的79个特征，对房屋的售价进行了准确的预测。

宽客在线·2023-01-30 13:01

zillow房价预测比赛_Kaggle入门级赛题：房价预测——数据挖掘篇

特征工程我们注意到MSSubClass其实是一个category的值：all_df['MSSubClass'].dtypes有：dtype('int64')它不应该做为数值型的值进行统计。因此，进行强制类型转换，把它变回string：df['MSSubClass']=df['MSSubClass'].astype(str)然后，统计其出现频次：all_df['MSSubClass'].value_

weixin_39545329·2023-01-30 13:01

python数据分析房价预测_Kaggle入门级赛题：房价预测——数据分析篇

本次分享的项目来自Kaggle的经典赛题：房价预测。分为数据分析和数据挖掘两部分介绍。本篇为数据分析篇。

weixin_39587407·2023-01-30 13:01

zillow房价预测比赛_Kaggle竞赛 —— 房价预测 (House Prices)

这个比赛总的情况就是给你79个特征然后根据这些预测房价(SalePrice)，这其中既有离散型也有连续性特征，而且存在大量的缺失值。不过好在比赛方提供了data_description.txt这个文件，里面对各个特征的含义进行了描述，理解了其中内容后对于大部分缺失值就都能顺利插补了。参加比赛首先要做的事是了解其评价指标，如果一开始就搞错了到最后可能就白费功夫了-。-HousePrices的评估指标

weixin_39832448·2023-01-30 13:01

实战Kaggle比赛：预测房价

4.10.实战Kaggle比赛：预测房价本节内容预览数据下载和缓存数据集访问和读取数据集使用pandas读入并处理数据数据预处理处理缺失值&对数值类数据标准化处理离散值—one-hot编码最后，转换为张量表示训练先用简单线性模型进行数据验证

Mavis00·2023-01-30 13:58

Pytorch实现Kaggle比赛：房价预测问题(House Prices - Advanced Regression Techniques)

d2lzh_pytorch是动手学深度学习书中Pytorch的包，离线安装比较方便下载链接:百度网盘提取码：6666放置在所在虚拟环境中的Lib/site-packages目录下即可实现代码：importtorchimporttorch.nnasnnimportpandasaspdimportd2lzh_pytorchasd2ltorch.set_default_tensor_type(torch

一只水熊虫·2023-01-30 13:57

实战Kaggle比赛(二)——房价预测

比赛网址https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques下载数据集读取数据集importd2lzhasd2lfrommxnetimportautograd

hxxjxw·2023-01-30 13:26

机器学习/深度学习实战——kaggle房价预测比赛实战（数据预处理篇）

文章目录2.数据预处理（特征编码）2.1特征删除2.2修改与时间相关的特征（减小特征值的大小）2.3填充缺失值2.3.1填充数值型数据2.3.2填充非数值型数据2.4将某些数值型特征转换为非数值型特征2.5对某些连续特征应用PowerTransformer使其更具高斯分布2.6对非数值特征中的某些特征进行融合2.7对非数值型特征进行编码2.8拆分训练数据和测试数据第1个blog：数据分析第2个bl

留小星·2023-01-30 13:56

kaggle房价预测比赛——数据下载及比赛介绍

kaggle房价预测比赛——数据下载及比赛介绍kaggle房价预测比赛数据下载及比赛介绍参考kaggle房价预测比赛数据下载及比赛介绍先放比赛链接：kaggle房价预测比赛。

曹文杰1519030112·2023-01-30 13:51

想机器学习实战却不会特征降维？这可不行

普通网友·2023-01-30 12:17

机器学习基本概念

国外：1、kaggle:https://www.kaggle.com/简介：这个比赛应该是数据挖掘比赛里面很出名的了，竞赛题目源源不断，种类丰富，而且有不菲的竞赛奖金，是刚入门数据挖掘行业人的练手平台。

三名狂客·2023-01-30 12:46

Python机器学习-多元分类的5种模型

最近上了些机器学习的课程，于是想透过Kaggle资料集来练习整个资料科学专案的流程，在模型训练阶段，虽然听过许多分类模型，但不是很了解其各别的优缺点与适合的使用时机，所以想来整理一篇文章，统整上课学习与网路资料

wuxiaopengnihao1·2023-01-30 11:00

Pandas+Seaborn+Plotly：联手探索苹果AppStore

公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter大家好，我是Peter~今天给大家分享一篇kaggle实战的新文章：基于Seaborn+Plotly的AppleStore可视化探索，这是一篇完全基于统计

尤尔小屋的猫·2023-01-30 05:04

Can‘t find kaggle.json file in google colab

mkdir~/.kaggle!

姬塔手·2023-01-29 18:02

运用深度学习预测肺癌诊断

摘要在2017年由Kaggle举办的数据科学竞赛中，本团队的解决方案获得了

SmallRookie·2023-01-29 15:13

tensorflow2识别猫与狗

现在对应的依赖，tensorflow、numpy等等3、解析文件名，识别dog还是cat4、建模5、对模型进行训练6、用测试模型进行验证7、输出结果8、优化模型tostep4[1]图片地址https://www.kaggle.com

花盆有话说·2023-01-29 15:34

随机森林算法简介

今天在练习Kaggle的项目时，发现网上很多博主都选择用RandomForest（随机森林）算法训练模型，虽然最后参照他们的写法我也写出来了，但是没有很明白其中的原理，在此打算深入了解一下这个算法。

YUAnthony·2023-01-29 13:24

机器学习数据集获取方式

www.kaggle.com/datasetsUCI:archive.ics.uci.edu/mlscikit-learn网站:

贾世林jiashilin·2023-01-29 12:11

02_机器学习流程_数据获取

1.1可用数据集数据集网址：kaggle网址：（还有比赛）美国大学协会uci网址：scikit_learn网址：1.2常用数据集结构1.3数据集的划分机器学习一般的数据集会划分为两个部分：训练数据

魏大明白·2023-01-29 12:11

kaggle 泰坦尼克事件——随机森林算法实现

泰坦尼克事件——随机森林算法实现前言实现步骤1.引入库2.加载数据集3.具体步骤4.数据清洗5.进行特征构建6.构建新的字段，基于scikit-learn中的LabelEncoder()7.特征选择（根据实际情况进行选择，选择不唯一）8.获取训练集和测试集9.随机森林算法的实现10.对特征进行训练11.在test上进行预测12.在test.csv上进行预测总结前言泰坦尼克号问题之背景那个大家都熟悉

Ap21ril·2023-01-29 12:09

使用Basemap做数据可视化

Basemap今天学习了使用Basemap进行数据可视化，主要参考Kaggle上的这个Kernel：Geolocationvisualisations。

易思涵·2023-01-29 09:21

Kaggle 案例之“泰坦尼克号幸存者预测”

Titanic:MachineLearningfromDisasterKaggle是机器学习竞赛、托管数据库、编写和分享代码的平台，只要数据分析、机器学习、深度学习的从业者就一定会知道Kaggle。

李威威·2023-01-29 01:29

图像分类案例2 ；GAN；DCGAN 2020-02-25

图像分类案例2Kaggle上的狗品种识别（ImageNetDogs）在本节中，我们将解决Kaggle竞赛中的犬种识别挑战，比赛的网址是https://www.kaggle.com/c/dog-breed-identification

allen成·2023-01-28 22:13

LSTM还没「死」

如果说「LSTM」已死，它为何依然能够在Kaggle竞赛中成为赢家呢？长短期记忆（LongShort-TermMemory，LSTM）是一种时间循环神经网络（RNN），论文首次发表于1997年。

程序员对白·2023-01-28 14:52

Kaggle—Home Credit Default Risk

我们将初步了解一下在Kaggle上举办的HomeCreditDefaultRisk机器学习竞赛。这项比赛的目的是利用历史贷款申请数据来预测申请人是否有能力偿还贷款。这是一个标准的二分类任务。

LY豪·2023-01-28 13:27

泰坦尼克号数据集_sklearn实践项目：泰坦尼克号生存率预测

此次进行分析的数据集来自Kaggle，链接如下数据集下载链接www.kaggle.com1.提出问题什么样的人在泰坦尼克号中更容易存活？

weixin_39653405·2023-01-27 16:07

Kaggle Titanic Tutorial by Manav Sehgal

Datascienceworkflow:definequestiongettrainning&testingdatapreparedata,suchascleansedataexploredata,suchasfindcertainpattern,andanalyzeit.predictdata,buildthemodelreport&visualizegoal:findcorrelationam

HourByHour·2023-01-27 16:07

Kaggle系列（1）——Titanic

文章目录@[toc]0x01、项目介绍0x02、项目过程简述0x03、数据探索与分析3.1数据的大致了解3.2查看各项数据的分布3.2.1数值统计3.2.2绘图观察3.3分析过程3.4缺失值与异常值观察3.5数据探索的总结0x03、预处理3.1数据清洗3.1.1缺失值补全3.1.2字段转换3.2数据编码和归一化3.3取需要的字段0x04、建立模型4.1逻辑回归模型4.2交叉验证0x05、总结与展望

陌简宁·2023-01-27 16:05

Titanic 泰坦尼克号预测-Tensorflow 方法-【Kaggle 比赛】

本文介绍Kaggle入门比赛Titanic泰坦尼克号幸存预测的解题思路，使用的是神经网络和Tensorflow框架。提交代码附在本文的最后部分。

Tim_Van·2023-01-27 16:34

利用VGG16做花数据集的识别

我的实验数据是直接在kaggle上下的，链接：FlowersRecognitionVGG16

i_actor·2023-01-27 15:22

黑色星期五消费数据分析

数据获取数据来源于kaggle的BlackFriday数据集，数据特征如下：客户ID产品ID性别年龄段客户职业所在城市类别在当前城市生活年份婚姻状况购买产品所属类别1购买产品所属类别2购买产品所属类别3

帕斯唧·2023-01-27 12:45

CNN图像分类-pytorch&Keras

经过一番整理之后,他把他手上的资料集发布到Kaggle-TheSimpsonsCharactersData上让大家可以使用学习。

lodew920·2023-01-27 09:08

深度学习案例1：验证码识别

运行配置：tensorflow:2.1.0keras:2.2.4-tfcpu训练1验证码数据集数据集来自于Kaggle，可以点击captcha_images_v2进行下载，将文件解压到指定项目中备用。

技术人Howzit·2023-01-27 08:04

python统计分析方法

本文将通过kaggle的一个实例来，来展示如何通过统计分析的方法来分析自己的数据集。当我们处理一个数据集，分析里面特征的时候。

易烊千玺铁粉·2023-01-27 08:29

python贷款_python 实现小额贷款《Loan Data》数据分析

一、数据理解LoanDatawww.kaggle.com数据包含有11个字段，500行数据。数据字段译文如下：loan_ID=======>贷款IDloan_sta

weixin_39936134·2023-01-26 08:29

贝叶斯调参原理总结

大方法超参数优化基本分为三类：网格搜索，随机搜索和贝叶斯调参其中网格搜索是最常用的调参方法,网格搜索使用穷举法,穷举参数组合然后进行建模找到最佳参数,然而此方法有一个缺点----十分耗时.贝叶斯调参,在kaggle

春风吹23·2023-01-26 07:43

NLP-Beginner：自然语言处理入门练习----task 1基于机器学习的文本分类

任务一：基于机器学习的文本分类任务传送门项目是在github上的，数据集需要在kaggle上下载，稍微有些麻烦。

soobinnim·2023-01-26 07:40

信用卡反欺诈模型

信用卡反欺诈模型——kaggle项目原文链接为：CreditFraud||DealingwithImbalancedDatasets分析背景信用卡公司如果能够识别欺诈性的信用卡交易，客户就不会因为他们没有购买的物品而被收取费用

wandi_ACE·2023-01-26 02:07

XGBoost简单入门以及调参

据说XGBoost一直都是Kaggle大神们取得好成绩的得力助手，这边也跟风学了下，下面就用sklearn自带的手写识别数据来介绍一下xgb的上手入门。

取名字真的很烦啊·2023-01-25 22:56

称霸Kaggle的十大深度学习技巧

作者SamuelLynn-Evans王小新编译自FloydHubBlog量子位出品|公众号QbitAI在各种Kaggle竞赛的排行榜上，都有不少刚刚进入深度学习领域的程序员，其中大部分有一个共同点：都上过

喜欢打酱油的老鸟·2023-01-25 15:45

Hands-on data analysis 动手学数据分析Task5：数据建模及模型评估

知道了课程的目的之后，我们接下来我们要正式的开始数据分析的实战教学，完成kaggle上泰坦尼克的任务，实战数据分析全流程。

miskirito·2023-01-25 12:04

整理了20场kaggle比赛baseline

我整理了20场+kaggle比赛baseline，包括CV/NLP/多模态/机器学习等方向。

zenRRan·2023-01-24 15:07

天池赛学习笔记——使用sklearn+机器学习进行分类/回归任务之(二)数据集划分、预处理和特征工程

上一篇博文介绍了读取csv文件和可视化数据的过程,完成这两步后,我们对数据集和问题有了直观的理解,而天池、kaggle等竞赛会给我们需要提交结果的数据集和有标签的数据集。

mathlxj·2023-01-24 15:36

【机器学习】盘点Kaggle中常见的AutoML工具库及用法

在日常的Kaggle比赛和工作中，经常会遇到AutoML工具。本文总结了常见的AutoML库，可供大家选择。

风度78·2023-01-24 11:33

使用Stable-Diffusion生成视频的完整教程

本文是关于如何使用cuda和Stable-Diffusion生成视频的完整指南，将使用cuda来加速视频生成，并且可以使用Kaggle的TESLAGPU来免费执行我们的模型。

·2023-01-24 11:33

XGBoost的原理、工程实现与优缺点

Xgboost简介XGBoost是陈天奇等人开发的一个开源机器学习项目，高效地实现了GBDT算法并进行了算法和工程上的许多改进，被广泛应用在Kaggle竞赛及其他许多机器学习竞赛中并取得了不错的成绩。

big_matster·2023-01-24 07:06

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