kaggle项目笔记第25页

超参数优化

在Kaggle比赛中，寻找好的特征是一方面，有最佳的超参数也必不可少。尤其是现在使用集成学习比如随机森林、XGBoost等，超参数对模型的性能影响很大，必须要考虑。

Code Wang·2023-01-14 13:56

Kaggle系列-IEEE-CIS Fraud Detection第一名复现

赛题背景想象一下，站在杂货店的收银台，身后排着长队，收银员没有那么安静地宣布您的信用卡被拒绝了。在这一刻，你可能没有想到决定你命运的数据科学。非常尴尬有木有？当然你肯定有足够的资金为50个最亲密的朋友办一场盛大的纳乔派对，然后你又试了一次，但是还是同样的结果。此时你只能站在另外一边，让收银员为下一个客户服务时，你收到了银行的短信。“如果你真的想花500美元买切达干酪，请按1。”虽然现在可能很麻烦(

致Great·2023-01-14 09:41

关于Kaggle 更新torch1.12出现undefined symbol问题的解决方法。

问题解决记录：今天想要训练一个模型，不得已用上了Kaggle。已知Kaggle使用起来没有Colab等其他平台灵活，但是胜在免费使用时常。

Alex_flow·2023-01-14 09:07

kaggle论文阅读

文章目录SwinTransformer优点缺点缺点&改进SwinTransformerhttps://arxiv.org/abs/2103.14030优点bringsgreaterefficiencywithlinearcomplexitybylimitingself-attentioncomputationtonon-overlappinglocalwindowswhilealsoprovidi

qq_43380015·2023-01-14 09:36

用kaggle深度学习踩坑

kaggle踩坑实录：kaggle有免费的GPU资源（每周30小时），入门版教程见这里坑：1.每次上传dataset都要上传rar文件，且上传后无法编辑修改源文件，想修改只能再次完整上传。

joesgod·2023-01-14 09:03

kaggle项目实战一

DigitRecognizerknn方法的代码如下：importtheanoimportcsv,operatorfromnumpyimport*defloadData(file):csvfile=open(file)l=[]reader=csv.reader(csvfile)forlineinreader:l.append(line)l.remove(l[0])l=array(l)label=l[

偷嘴的小猴子·2023-01-14 09:01

Kaggle: RSNA 肺炎检测挑战——第三名解决方案分析及代码复现

Kaggle:RSNA肺炎检测挑战——第三名解决方案分析及代码复现解决方案代码执行流程解决方案使用的模型是retinanet，其中的两个retinanet模型，resnet-50和resnet-101使用了

狐狸取经·2023-01-14 09:00

kaggle上复现CT3D

CT3D安装spconv需要1.2.1，直接pipinstallspconv安装的2.x版本，会报错spconv缺少"SparseModule"，这是版本之间的差异问题，换成1.2.1版本即可在kaagle上安装spconv1.2.1，尝试改变cuda版本，cmake版本，pytorch版本等方法，发现一直无法编译安装spconv1.2.1，在pythonsetup.pybdist_wheel编译

薄荷味的summer·2023-01-14 09:58

数据集和预训练模型

文章目录持续补充完善一、ImageNet二、VGG16三、VGG19四、ResNet五、Inception六、标准数据集6.1MNIST_data6.2kaggle比赛猫狗数据集6.3cifar6.4seaborn-data6.5

小麦粒·2023-01-14 07:04

免费GPU攻略

白嫖kagglekaggle每周会送38个小时，16GB显存。验证手机号根据kaggle问答可知，需要手机号短信验证，账号才能用GPU。国内的手机号都是可用的。

Melody2050·2023-01-14 03:23

记录自己第一个Kaggle银牌

Kaggle比赛银牌记录0、比赛内容背景1、数据处理2、模型/结构3、其他方法4、总结从六月以来，一直在华为实习，没抽出时间写一写文章，最近很开心的是刚结束的Kaggle比赛U.S.PatentPhrasetoPhraseMatching

Facouse·2023-01-13 18:11

深度学习baseline模型_深度学习分布式训练及CTR预估模型应用

今天刚写好第一个项目，用Paddle做广告CTR预估，来源于Kaggle的

weixin_39788969·2023-01-13 15:27

Kaggle竞赛——Titanic泰坦尼克之灾（保姆级基础版）

Kaggle竞赛网址：https://www.kaggle.com/c/titanic本次Kaggle泰坦尼克之灾分析过程大致分为：第1步：了解数据第2步：分析数据之间的关系第3步：缺失项数据处理第4步

Apollo丶小杨·2023-01-13 13:25

python竞赛之路_机器学习入门之《Python机器学习及实践：从零开始通往Kaggle竞赛之路》...

本文主要向大家介绍了机器学习入门之《Python机器学习及实践：从零开始通往Kaggle竞赛之路》，通过具体的内容向大家展现，希望对大家学习机器学习入门有所帮助。

weixin_39958631·2023-01-13 13:23

python竞赛之路_Python机器学习及实践：从零开始通往Kaggle竞赛之路 PDF高清完整版...

Python机器学习及实践：从零开始通往Kaggle竞赛之路PDF高清完整版作者:范淼/李超出版社:清华大学出版社副标题:从零开始通往Kaggle竞赛之路出版年:2016-10-1定价:49元装帧:平装

weixin_39900468·2023-01-13 13:22

Python机器学习及实践+从零开始通往Kaggle竞赛之路

内容简介本书面向所有对机器学习与数据挖掘的实践及竞赛感兴趣的读者，从零开始，以Python编程语言为基础，在不涉及大量数学模型与复杂编程知识的前提下，逐步带领读者熟悉并且掌握当下最流行的机器学习、数据挖掘与自然语言处理工具，如Scikitlearn、NLTK、Pandas、gensim、XGBoost、GoogleTensorflow等。全书共分4章。第1章简介篇，介绍机器学习概念与Python

喜欢安静的程序猿·2023-01-13 13:52

kaggle竞赛入门

我入门是看了范淼和李超的《python机器学习机实践-----从零开始通往Kaggle竞赛之路》这本书需要掌握python语言，并熟练使用如下python包：pandasnumpymatplotlib/

weixin_33943347·2023-01-13 13:22

一日一书：机器学习及实践——从零开始通往kaggle竞赛之路

过去近二十年,计算机科学的发展是被大量的数据推动的。海量数据提供了认识世界的新视角，同时也带来了分析和理解数据的巨大挑战。如何从数据中获得知识,并利用这些知识帮助设计和创造更满足用户需求的产品，希望将来自新的人工智能算法。大数据的核心思想体现在整个工业流程中从决策到执行数据的重要性，其重要性的发挥依赖于现代计算方法一一机器学习。机器学习可以利用数据做很多决策,这些在统计意义上都是好的决策,比如要不

代码输入中...·2023-01-13 13:18

[kaggle竞赛实践2] Titanic幸存预测问题--ID3决策树解决方案

都在文章里了，结构大致如下：1问题分析2解决方案3问题收获1问题分析我们的问题和上一篇kaggle的一样，还是TitanicKaggle的预测问题。这次使用决策树

虾米ning·2023-01-13 13:13

[kaggle竞赛实践] Titanic幸存预测问题--logistic回归解决方案

题目如下，给定Titanic上乘客的资料，预测他们幸免于难的概率，训练集合如下，测试集合类似，只不过Survived与否需要自己预测这个只是个题目，可以用之前学到的机器学习算法练练手，我主要采用了AndrewNg将的logistic回归的资料和方法，数据处理则是用pandas做的主要步骤1数据整理，数据清理和转换pythonpandas和numpy完成2logistic回归分析，预测Octave完

虾米ning·2023-01-13 13:43

Kaggle出了一本竞赛书（500页）！

Datawhale分享内容：竞赛干货，来源：Kaggle竞赛宝典今天看到了kaggle出版了一本最新的竞赛书籍，该书籍内容涵盖了Kaggle的介绍，各种Kaggle的建模问题以及建模的技巧，同时还讲述如何利用

Datawhale·2023-01-13 13:12

Python机器学习及实践----从零开始通往Kaggle竞赛之路

使用线性分类模型从事良/恶性乳腺癌预测任务importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsk

数据科学与商务智能·2023-01-13 13:42

kaggle竞赛实践

参考：(10条消息)【Kaggle】参加竞赛基本流程（以Titanic为例）_Vincent__Lai的博客-CSDN博客(9条消息)Kaggle竞赛——Titanic泰坦尼克之灾（0.76315==＞

TTTournesol·2023-01-13 13:41

独家 | 一文读懂Adaboost

引言在正儿八经地介绍集成学习的内容之前，我们想先介绍一下Kaggle竞赛，这是我们要介绍集成学习的初衷之一。

weixin_33920401·2023-01-13 07:39

python人脸识别（转载）

源码出处http://www.cnblogs.com/AdaminXie该项目笔记是基于下面博客的摘抄Python3利用Dlib实现摄像头实时人脸识别-coneypo-博客园(cnblogs.com)Python3

爱喝欢乐水的柳橙汁·2023-01-13 04:36

【数据竞赛】懒人特征筛选算法！

作者：杰少Kaggle竞赛知识点--RFE！

风度78·2023-01-13 01:27

基于Xgboost的AI评分卡构建

说明1.数据集来源为kaggle，因为是一个demo，且需要验证结果，所以仅取其训练集；2.本项目主要为了说明构建一张简单的评分卡（A卡，也就是贷前）的过程，所以省略了EDA的部分，仅仅做一个简单的流程说明

爱挠静香的下巴·2023-01-13 01:48

LightGBM+OPTUNA超参数自动调优教程（附代码框架）

最近在kaggle上有一个调参神器非常热门，在top方案中频频出现，它就是OPTUNA。

Python数据科学·2023-01-12 21:11

【线性回归_案例代码（kaggle房价预测）】

前面学习了线性回归的原理，那今天来看kaggle上的一个具体案例（房价预测）。

数据分析修炼手册·2023-01-12 20:50

谷歌Colab 免费gpu

矩池云如果只是短暂使用，请用矩池云，大概3元/小时，就能用2080Ti，和kaggle的免费平台差不多快(kaggle现在是30小时gpu加30小时tpu，tpu需要代码支持)，google可能分配到P100

weixin_37763484·2023-01-12 17:01

python-读取dcm文件-2021.5.24

读取dcm文件#采用pydicom模块importpydicom#数据路径file_path=r"C:\Users\孔啊吱\Desktop\kaggle_covid19\data\3dcdfc352a06

孔胖·2023-01-12 16:10

rfm模型python_使用python实现RFM模型

今天用Python做了一个RFM模型分析，数据来源是Kaggle上的一个专门用于RFM模型学习的数据集，数据链接我会在文章附上。

weixin_39820588·2023-01-12 09:58

李宏毅2022机器学习HW11解析

提交地址Kaggle：http://www.kaggle.com/competitions/ml2022-spring-hw11，有想讨论沟通的同学可进QQ群：15

机器学习手艺人·2023-01-12 06:42

李宏毅2022机器学习HW3解析

kaggle提交:https://www.kaggle.com/competitions/ml2022spring-hw3b，提交结果可能需要科学上网，想讨论的可进QQ群：156013866。

机器学习手艺人·2023-01-12 06:12

李宏毅2022机器学习HW4解析

Kaggle提交地址https://www.kaggle.com/competitions/ml2022spring-hw4，提交结果可能需要科学上网，想讨论的可进QQ群：156013866。

机器学习手艺人·2023-01-12 06:12

银行营销数据分析---Python(numpy、pandas、matplotlib)

数据分析【Python】项目介绍我的理解了解数据源数据解析源数据概况数据处理数据分析数据展示分析影响因素分析分析总结项目介绍数据来源：kaggle银行营销数据工具：Python、JupyterNotebook

cDoc·2023-01-12 01:36

OUC软件工程实验四：猫狗大战

使用VGG模型进行猫狗大战在本次实验中，我们将利用给定的数据集训练模型，完成Kaggle大数据竞赛的赛题——CatsvsDogs（猫狗大战），实现对猫或狗的识别。

ES_Rt·2023-01-11 09:53

Kaggle系列（3）- Telco Customer Churn

文章目录0x01、简介0x02、数据探索2.1文件信息总览2.2数据处理2.2.1数据分布2.2.2数值型数据处理2.3数据关系探索2.3.1入网时间与留存的关系2.3.2消费金额与流失的关系2.3.3服务及人口学特征与流失的关系2.3.4人口学特征对各服务用户流失的影响2.4数据探索的结论0x03、预处理3.1数据类型转换3.2数据集分离0x04、模型训练0x05、模型调优0x06、总结参考资料

陌简宁·2023-01-11 01:48

xgboost算法_陈天奇做的XGBoost为什么能横扫机器学习竞赛平台？

打过Kaggle、天池、DataCastle、Kesci等国内外数据竞赛平台

weixin_39806388·2023-01-10 21:18

一些机器学习相关文章的收集（持续更新）

总结类文章机器学习算法地图On-going机器学习算法svm损失函数SVM和RVM对比SVM的两个参数C和gamma√通俗理解kaggle比赛大杀器xgboost深度学习/神经网络深度学习防止过拟合的方法深入理解

大羚羊·2023-01-10 19:17

泰坦尼克号幸存者预测所用函数

官方网站kaggle中前半段的函数已有人记载，入口：任务一TitanicTop4%withensemblemodeling_Heihei_study的博客-CSDN博客该链接中所记载的函数我在此就不重复记载了

ᝰꫛꪮꪮꫜ748·2023-01-10 16:01

泰坦尼克号幸存者的预测

本次数据集来自kaggle，可从该地址https://www.kaggle.com/competitions/titanic/data自行下载。

杖卫·2023-01-10 16:15

项目一 Part 4.2 基于网格搜索的超参数优化实战

【Kaggle】TelcoCustomerChurn电信用户流失预测案例第四部分导读在案例的第二、三部分中，我们详细介绍了关于特征工程的各项技术，特征工程技术按照大类来分可以分为数据预处理、特征衍生

Grateful_Dead424·2023-01-10 15:12

机器学习之XGBoost算法

机器学习之XGBoost算法1.什么是XGBoostXGBoost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

浪子私房菜·2023-01-10 14:32

目标检测—锚框

且全部实验代码是在kaggle平台上验证过滴。

你好，李不理·2023-01-10 12:38

kaggle学习笔记-otto-baseline8-候选生成 + LGBM 排名器模型

简介我们尝试开发一个两阶段模型，其中包括候选生成模型（共同访问矩阵）和排名模型。这种做法自候选人一代以来在大型科技公司中广泛使用应该注意的是，候选生成模型应以高召回率为目标，而排名模型应以最相关的项目为目标，首先对最相关的项目进行排名。步骤一：模型训练步骤1.1-加载训练数据此笔记本中的训练数据由以下逻辑提取：train_df=train_df[train_df[‘session’]%10==1]

丰。。·2023-01-10 07:08

把 kaggle 的数据导入到 Colab 中

首先，安装kaggle包!

Novelin·2023-01-09 19:59

如何在colab中加载数据集并且运行文件

方式1：从本地机器导入数据集方式2：从googledrive导入方式3：导入kaggle网站提供的数据集方式1：选择导入本地的文件，注意导入的文件智慧自会对本次会话生效。

Clownorange·2023-01-09 19:26

feature engnineering 特征工程

standardizationlog_transformation(使其符合正态分布)polynomialfeatures分类型变量orinigalencoderonehotencoder分类创造下的数值以下代码根据AbhishekThakur在kaggle

樱武苏·2023-01-09 15:31

tensorflow linux多卡训练_用Windows电脑训练深度学习模型？超详细配置教程来了

KaggleMaster及机器学习实践者Abhinand立足于自己的实践，给出了一种简单易行的Windows深度学习环境配置流程。

weixin_39563823·2023-01-09 12:32

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