kaggle项目笔记

基于卷积神经网络（CNN）的仙人掌图像分类

01.数据集这种分类问题是kaggle挑战的内容之一。目标是建立一个分类器，将图像分类为“仙人掌”或“非仙人掌”。训练集包含17500张图像，而验证集包含4000张图像。
小白学视觉·2022-12-11 12:24

机器学习基础——分类算法之K近邻算法（KNN)、预测facebook签到位置案例

目录1基本概念1.1定义1.2sklearnk-近邻算法API2kaggle实例：预测facebook签到位置2.1实例背景2.2文件说明2.3案例分析2.3.1分类2.3.2处理2.4代码及分析2.4.1
chelsea_tongtong·2022-12-11 10:28

信用评分卡模型（R语言）

贷款风险预测-信用评分卡模型（R语言）时间：2018年10月9日本次的分析数据来自Kaggle数据竞赛平台的“givemesomecredit”竞赛项目。
杨莯颖·2022-12-11 10:49

《机器学习及实践-----从零开始通往kaggle竞赛之路》学习笔记

机器学习→监督学习+无监督学习监督学习→分类+回归（连续）无监督学习→降维+聚类分类→二分类+多类分类+多标签分类（判断一个样本是否同时属于多个不同类别）分类:逻辑斯特回归：fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression随机梯度参数估计：fromsklearn.linear_modelimportSGDClassifier支持向量机：fromskl
浅笑古今·2022-12-10 21:35

【ML】KMeans 实践（基于sklearn）

【ML】KMeans实践（基于sklearn）读取数据可视化数据（观察规律）训练预测+可视化读取数据importnumpyasnpimportpandasaspddata=pd.read_csv('/kaggle
胡子哥_·2022-12-10 20:28

机器学习算法竞赛实战-学习总结

仅以此书来入门Kaggle等机器学习竞赛，学习Kaggle竞赛题该如何做，具体问题该如何用机器学习的方法来解决。
一銤阳光·2022-12-10 16:45

kaggle实战：基于超市消费数据的用户个性化分析案例

大家好，今天给大家分享一篇kaggle数据集的新文章：基于一份超市消费数据集的用户个性化分析以及用户分群的实现。
Python数据开发·2022-12-10 13:36

AI 揭晓答案，2022世界杯冠军已出炉

这两个数据都可以在Kaggle上找到。技术提升本文由技术群粉丝分
Python数据开发·2022-12-10 13:32

深兰科技在全球顶级AI赛事kaggle竞赛中再次夺冠

近日，在kaggle平台上举办的PaddyDiseaseClassification竞赛公布最终比赛结果，深兰科技组建的机器人视觉算法团队一举夺得桂冠。
深兰科技·2022-12-10 13:38

pytorch尝试入门VGG，实现猫狗分类的baseline

照着教程【实战VGG实现kaggle猫狗图片分类】完整流程|提供VGG11，VGG13，VGG16，VGG19Pytorch代码写了一下午。做一下学习笔记。
BohnLee·2022-12-10 11:26

python足球分析系统_python分析欧洲足球赛事

数据来源：kaggle数据准备importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportscipyasspinpath=r'C:\
weixin_39731807·2022-12-10 07:41

Transformer 训练优化

这篇文章源自@VadimIrtlach大佬在Kaggle的开源notebook，感谢原作者的
just do it now·2022-12-10 06:19

不同类别的图像数量可视化

文章目录鲸鱼数据可视化chest-xray鲸鱼数据https://www.kaggle.com/mmm4a1/seresnext101-pytorch-starter/edit利用train.csv对其不同类别的图像数量进行可视化
白色蜻蜓蜓·2022-12-09 23:18

PyTorch肺部感染识别

数据集：(https://www.kaggle.com/datasets/paultimothymooney/chest-xray-pneumonia/download)配置环境的方法：1、settings–project
爱学习的小姜·2022-12-09 23:48

泰坦尼克号预测结果分析报告

采集数据导入数据查看数据集信息数据清洗(DataPreparation)数据预处理特征工程(FeatureEngineering)构建模型(Modeling)模型预估(Evaluation)方案实施(Deployment)将结果提交到kaggle
郭苗苗772266·2022-12-09 18:16

Pytorch自定义CNN网络实现猫狗分类详解过程

pwd=6i7mDogsvs.Cats(猫狗大战)来源Kaggle上的一个竞赛题，任务为给定一个数据集，设计一种算法中的猫狗图片进行判别。
·2022-12-09 18:45

泰坦尼克号可视化数据分析报告

2.理解数据2.1采集数据点击此链接进入kaggle的tita
郭苗苗772266·2022-12-09 18:11

记第一次训练出深度学习模型并成功预测结果

先放一下最终结果，参加的竞赛是Kaggle的ClassifyLeaves，是李沐大神举办的一个比赛，虽然已经过期了，但是还是可以来熟悉一下基本操作，总共有176个种类，随机预测概率大概为0.0056，我最终得到的预测结果正确率大概为
Hydrion-Qlz·2022-12-09 17:07

Pytorch实战Kaggle比赛：房价预测案例【含数据集与源码】

基于之前学习的内容，让我们动手实战一个Kaggle比赛的：房价预测实战案例。
阿_旭·2022-12-09 17:34

PyTorch深度学习实践概论笔记9练习-使用kaggle的Otto数据集做多分类

在文章PyTorch深度学习实践概论笔记9-SoftMax分类器中刘老师给了一个课后练习题，下载kaggle的Otto数据集做多分类。0Overview先看看官网给的背景介绍。
双木的木·2022-12-09 12:02

KAGGLE 比赛学习笔记---OTTO---baseline解读1

目的本次比赛的目的是预测电子商务点击量、购物车添加量和订单。您将根据用户会话中的先前事件构建一个多目标推荐系统。当前的推荐系统由具有不同方法的各种模型组成，从简单的矩阵分解到变压器型深度神经网络。然而，不存在可以同时优化多个目标的单一模型。在本次比赛中，您将构建一个条目来预测点击率、添加到购物车以及基于先前相同会话事件的转化率数据结构session-唯一的会话id。每个会话都包含一个按时间顺序排列
丰。。·2022-12-09 10:25

KAGGLE 比赛学习笔记---OTTO---baseline解读2

时间序列EDA-用户和实时会话在Kaggle的Otto比赛中，“会话”一词实际上意味着“用户”。在本笔记本中，我们将显示用户及其实时会话时间序列EDA。我们观察到用户呈现出会话行为的常规模式。
丰。。·2022-12-09 10:25

KAGGLE比赛分享-细胞赛(一)

比赛地址赛题背景在过去的十年中，单细胞基因组学的出现使得能够测量单细胞中的DNA、RNA和蛋白质成为可能。这些技术允许以前所未有的规模和分辨率研究生物学。结果包括早期人类胚胎发育的详细地图、新疾病相关细胞类型的发现以及细胞靶向治疗干预。此外，随着实验技术的最新进展，现在可以测量同一细胞中的多种基因组模式。虽然多模态单细胞数据越来越多，但数据分析方法仍然稀缺。由于单个单元的体积小，测量结果稀疏且嘈杂
丰。。·2022-12-09 10:24

KAGGLE 比赛学习笔记---OTTO---baseline解读3

使用手工规则的候选重新排序模型在本笔记本中，我们介绍了一个使用手工规则的“候选人重新排名”模型。我们可以通过设计功能，将其合并到项目和用户，并训练一个重新排序模型（如XGB）来选择我们的最后20个。此外，为了优化和改进这个笔记本，我们应该构建一个本地CV方案来实验新的逻辑和/或模型。更新：我在这里发布了一个笔记本，使用这里描述的Radek方案计算验证分数。请注意，在本次比赛中，“会话”实际上意味着
丰。。·2022-12-09 10:51

一个框架解决几乎所有机器学习问题

这篇文章迅速火遍Kaggle，他参加过100多个
喜欢打酱油的老鸟·2022-12-09 10:08

Pytorch的timm库(Timm library)(torchvision.models 的扩展版)(CV为主)

Timmlibrary这个库可以算是torchvision.models的扩展版，包含的模型以CV的分类任务为主，包含模型的准确率要高不少号称打kaggle必备库之一一个好用的预训练库timm(PyTorch
hxxjxw·2022-12-09 03:54

kaggle比赛：Predict California sales prices（房价预测）

目录1、比赛介绍：2、导入数据：3、项目构建：特征选择：预处理：训练：模型推理及保存预测结果：4、上传预测结果到kaggle:5、总结：本文内容来源于《动手深度学习》一书。跟着沐神做kaggle比赛。
Ma Sizhou·2022-12-09 00:06

Kaggle房价预测竞赛——Pandas数据预处理

Kaggle房价预测竞赛——Pandas数据预处理数据集1导入数据2描述性统计3处理数值型数据4处理非数值型数据5划分训练集特征、测试集特征、训练集标签参考数据集CaliforniaHousePricesPredictCaliforniasalespriceshttps
Hannah2425·2022-12-09 00:05

注册、登录kaggle，使用决策树简单的对Titanic练习

1.登录/注册kaggle登录不会遇到啥问题；但注册的时候可能会遇到该问题Captchamustbefilledout安装插件HeaderEditor插件下载地址：链接：https://pan.baidu.com
一个啥也不懂的青年·2022-12-09 00:32

pytorch-California House Prices(Kaggle竞赛)

Kaggle竞赛：CaliforniaHousePrices（使用MLP解决）Step1:数据处理，num和obj两类数据划分importnumpyasnpimportpandasaspdimportseabornassnsimporttorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2limportmatplotlib.pyplotasplt
我渊啊我渊啊·2022-12-09 00:28

目标检测从入门到精通的一个项目笔记

知识点1：项目已经部署上线：Web端演示、百度机器人端识别演示项目结构：数据采集层~数据收集标注，深度模型层~YOLO,SSD,模型导出,Serving部署，用户层~前端交互,(Web后台)对接部署模型知识点2：1】两步走的目标检测：先找出候选区域，后对区域进行调整进行分类2】端到端的目标检测：采用一个网络一步到位，输入图片，输出位置和类别知识点3：目标检测的任务：分类：。N个类别。输入：图片。输
a110csdn·2022-12-08 21:39

目标检测算法——垃圾分类数据集汇总（附下载链接）

目录一、Kaggle垃圾分类图片数据集二、垃圾分类数据集三、塑料-纸张-垃圾袋合成图像数据集四、垃圾溢出数据集关于YOLO算法改进及论文投稿可关注并留言博主的CSDN/QQ>>>一起交流
加勒比海带66·2022-12-08 16:15

机器学习模型训练之GPU使用

机器学习模型训练之GPU使用1.电脑自带GPU2.kaggle之免费GPU3.amazonSageMakerStudioLab免费GPU使用推荐深度学习框架由大量神经元组成，它们的计算大多是矩阵运算，这类运算在计算时涉及的数据量较大
chong墩儿·2022-12-08 13:04

Kaggle-泰坦尼克号项目 | 小白修炼之路的开始

选择泰坦尼克号项目的原因有二，一则是泰坦尼克号是kaggle非常经典的一个项目，相信很多人都是从这个项目开始自己机器学习or数据分析的旅途的，二
新手上路的菲比·2022-12-08 13:50

python做logistic回归分析

地址在：https://www.kaggle.com/zhaoyingzhu/heartcsv######################################################
JECK_ケーキ·2022-12-08 12:13

从零开始拿到了Kaggle竞赛冠军--学习笔记（不是本人）

本文转载自：机器之心因为对数学感兴趣，勇敢的少年决定投身Kaggle。知乎上有这样一个问题已经收到了超过700条回答。在这之下有人冷嘲热讽，有人给出了鼓励和建议。
小刘鸭！·2022-12-08 12:51

PyTorch笔记 - IMDB数据集文本分类项目模型与训练

IMDB数据集：Kaggle下载地址，影评的积极或消极分类的影评PyTorch:1.11.0，相对应：pipinstalltorchtext==0.12.0torchdata==0.3.0PyTorch
SpikeKing·2022-12-08 11:20

广告行业中那些趣事系列51：超牛的kaggle比赛Favorita Grocery Sales Forecasting冠军方案...

本篇分享了kaggle比赛《CorporaciónFavoritaGrocerySalesForecasting》冠军方案,对商品销量预测相关问题感兴趣的小伙伴可以一起沟通交流。
数据拾光者·2022-12-08 11:34

Datawhale集成学习笔记：XGBOOST算法

引用：DatawhaleXGBoost算法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
JeffDingAI·2022-12-08 06:13

图像领域深度学习的七个境界

一个最普通的CNN，比如像这样几层的CNN鼻祖Lenet，如果你有不错的数据集（比如kaggle猫狗大战）都可以给出一个还差强人意的分类结果(80%多准确率)，虽然不是太高。当然，如果你再加上对特
Weisong Zhao·2022-12-07 22:14

记录下跑深度学习遇到的问题：模型跑的很慢，GPU利用率低

在kaggle上跑，模型仿照CLIP（ResNet50+transfomer），框架用的pytorch，加速器用的GPUP100，半精度训练，batchsize=300数据集：100+类别，每类900个样本
qq_40874927·2022-12-07 21:45

【Kaggle项目实战记录】狗的品种识别

文章目录1查看原数据2数据预处理，建立Dataset设定图像增广的方法创建数据集Dataset类预览训练集和验证集3定义和初始化模型4设置训练集和测试集5训练6模型存储7验证数据，上传读取验证集定义预测函数，预测简单的技术点总结这是一个动手学深度学习原课程的一个比赛项目（狗的品种识别）。课程的地址。自己顺便记录一下这个项目自己的实现流程和思考，以巩固熟悉关于图片分类项目的整个流程。用到的都是最基本
takedachia·2022-12-07 19:44

【Pytorch学习笔记】6.关于Tensor、Module内参数的dtype类型转换

1buffer是另一种模型参数2浮点型参数指代float64，float32，float16小总结：Tensor的dtype类型转换3为什么要统一成float32总结问题引入我们在学习深度学习实战项目（比如Kaggle
takedachia·2022-12-07 19:10

教练级导师带你打5场AI大赛，还有奖金5万元的工业级AI实战赛等你来战！

在人工智能领域，不管是国外的Kaggle，还是阿里天池、DataCastle、科赛网，每年都会举办各种各样类型的比赛，我想你肯定会有这样的疑问，参加这种大赛到底有什么样的价值？
zenRRan·2022-12-07 19:35

在kaggle上用Yolov5训练口罩模型并部署到android端

文章目录前言一、使用步骤（一）下载Yolov5源码（二）配置Yolov5所需的库（三）修改源码1.修改输出文件的保存路径2.添加mask.yaml3.修改models4.配置train.py（四）在Kaggle
Yellow Small Tiger·2022-12-07 18:56

kaggle TMDB5000电影数据分析和电影推荐模型数据分析相关函数解释参考文章：

数据来自kaggle上tmdb5000电影数据集，本次数据分析主要包括电影数据可视化和简单的电影推荐模型，如：1.电影类型分配及其随时间的变化2.利润、评分、受欢迎程度直接的关系3.哪些导演的电影卖座或较好
wx1871428·2022-12-07 16:25

通过电影票房预测来一览机器学习一般流程

数据集为kaggle上的tmdb5000的电影数据集，算法使用的是相对容易理解的knn算法。硬件则是普通的笔记本。
达达爱吃肉·2022-12-07 16:54

python对电影进行预测评分_TMDb电影数据分析 & 电影评分预测

数据来源是Kaggle提供的InternetMovieDatabase(TMDb)数据集，包括了近五千部电影的信息。
weixin_39956612·2022-12-07 16:53

电影票房预测-kaggle项目Python项目

研究问题：如何根据电影上映前的一些信息来预测出该电影的票房。数据来源数据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，海报，发布日期，语言，制作公司和国家等。数据导入还是之前一模一样的操作#数据导入importpandasaspddf=pd.read_csv("https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/
海星？海欣！·2022-12-07 16:50

机器学习_第一天（特征工程：特征抽取+特征预处理+特征降维）

大部分复杂模型的算法设计都是算法工程师在做，机器学习重点是：分析大量的数据分析具体的业务应用常见的算法特征工程、调参数、优化机器学习的数据多为文件形式（csv），不使用mysql（mysql读取速度慢；格式不符合机器学习要求）1、可用数据集Kaggle
唐僧不爱八戒·2022-12-07 13:22
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