kaggle项目笔记

【Kaggle】AMEX信用违约预测比赛总结

AmericanExpress-DefaultPrediction（AMEX）https://www.kaggle.com/competitions/amex-default-prediction/overview
noobiee·2022-10-30 02:31

太香了，这 10 个 Pandas 函数让你的代码能力起飞

今天我们将学习Pandas，一个非常强大的数据分析、数据清洗和读取的工具，也是在Kaggle竞赛中必备的库。在这篇文章中，我将通过最常见的一些Pandas函数，希望入门的同学在学习完成后可以掌握。
Python数据挖掘·2022-10-29 07:01

【Kaggle】Classify Leaves

目录1、前言2、问题描述3、代码实作3.1导入包3.2数据预处理3.3Dataset3.4图像增广3.5训练模型3.6损失函数3.7评价函数3.8训练函数3.9训练3.10预测提交4、总结1、前言作为第二个练手的题目，代码规范上有很多不清楚的地方，参考了好多其他大佬的分析流程和代码，在此做一下记录。目前为止学过的(或者还在学)的网课：  小甲鱼python课程：link1  小土堆深度学习快速入门
鱼树(◔◡◔)·2022-10-29 07:26

python信用评分卡建模（附代码）

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、项目流程典型的信用评分卡模型如图1-1所示。
python风控模型·2022-10-28 21:36

python 评分卡_评分卡原理及Python实现

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机器学习建模·2022-10-28 21:03

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机器学习建模·2022-10-28 21:03

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机器学习建模·2022-10-28 21:03

基于Python的信用评分卡模型-give me some credit数据集，AUC 0.93 KS 0.71

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机器学习建模·2022-10-28 21:33

Python实现贷款用户的信用评分卡

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。信用
python机器学习建模·2022-10-28 21:33

动手学深度学习Kaggle：图像分类 (CIFAR-10和Dog Breed Identification)

目录CIFAR-10获取并组织数据集下载数据集整理数据集组织数据集更一般的方式图像增广读取数据集torchvision.datasets.ImageFolder()的特点定义模型定义训练函数训练和验证模型对测试集进行分类并提交结果（补充）超参数调整DogBreedIdentification特点获取数据集整理数据集由字符型的类别标签得到数字类型的类别标签划分出验证集自定义数据集函数图像增广读取数据
iwill323·2022-10-28 20:57

小白初学pytorch

up主源码地址：https://github.com/ssssww0905/-PyTorch-10个适合数据人练手的Kaggle数据集：https://zhuanlan.zhihu.com/p/459829584Kaggledog_vs_cat
喵喵不爱吃鱼·2022-10-28 15:02

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
计算机视觉研究院·2022-10-28 07:44

超详细配置教程，搭建Windows深度学习环境

KaggleMaster及机器学习实践者Abhinand立足于自己
菜鸟学Python·2022-10-28 07:12

从0基础到全国亚军，自学机器学习如何挺进Kaggle前20%

前半部分是各种碎碎念，介绍自己0基础入门机器学习的经历，不喜欢可以跳过后半部分介绍自己的比赛方案双非文科出身，0基础完全靠自学入门【机器学习】，在一场练习赛中Sole，成绩从第1661名达到了全球第362名（总共1728支队伍，前20.9%）。成绩是真实的，排行榜是我用HTML代码改的，因为提交不上去最开始的参赛的时候成绩是1661名，提交了23次，成绩才一点点上去了，如果我继续调参的话，成绩应该
向瑶函·2022-10-27 07:58

使用神经网络和ml模型预测客户流失

Thisstoryisawalk-throughofanotebookIuploadedonKaggle.Originally,itonlyusedmachinelearningmodelsandsincethenIhaveaddedacoupleofbasicneuralnetworkmodels.Thechurnpredictiontopichasbeenextensivelycoveredb
weixin_26756255·2022-10-27 07:55

python与机器学习

机器学习数据挖掘、CV、NLP、语音识别、统计学习、模式识别套路：1.数据收集处理；2.特征选择与模型构建；3.评估与预测站点：kagglegithubpython库科学计算库numpypandas线性回归例子
AI小丸子·2022-10-26 09:59

scikit-learn机器学习笔记——决策树、随机森林

scikit-learn机器学习笔记——决策树、随机森林决策树信息熵决策树的划分依据之一-信息增益信息增益的理解：信息增益的计算常见决策树使用的算法决策树实例：kaggle泰坦尼克生存判别决策树的优缺点以及改进随机森林集成学习方法什么是随机森林随机森林算法步骤随机森林
学习爱好者fz·2022-10-25 19:56

【动手学深度学习PyTorch版】9 Kaggle房价预测

上一篇移步【动手学深度学习PyTorch版】8数值稳定性、模型初始化、激活函数_水w的博客-CSDN博客目录一、Kaggle房价预测一、Kaggle房价预测（1）下载数据集，使用pandas读入并处理数据
水w·2022-10-25 10:58

kaggle数据集汇总_【技术分享】无人机视觉检测算法研究及数据集汇总

点击上方蓝字关注金翅创客清风朗月，不期而遇你会点蓝字关注我吗？基于无人机视觉的目标检测具有巨大的商业潜力和广泛的应用领域。与地面检测相比，无人机检测在空中无遮挡，具有更广的视野，能监测的范围更大，而且无人机使用成本低、环境适应能力强，适用于交通路口监测、大型集会巡查、故障检测、复杂地形的受灾地区信息搜集等。1无人机目标检测的难点1、数据集少。基于深度学习的无人机目标检测需要大量的数据来训练网络，无
weixin_39640265·2022-10-24 18:51

深度学习基于双向 LSTM 模型完成文本分类任务

大家好，本期给大家带来神经网络中的循环神经网络案例，基于双向LSTM模型完成文本分类任务，数据集来自kaggle，对电影评论进行文本分类。
Python数据开发·2022-10-21 14:45

一分钟一个Pandas小技巧（一）

在逛Kaggle的时候发现了一篇不错的Pandas技巧，我将挑选一些有用的并外加一些自己的想法分享给大家。本系列虽基础但带仍有一些奇怪操作，粗略扫一遍，您或将发现一些您需要的技巧。
林_胖·2022-10-21 07:51

【动手学深度学习】3 Softmax 回归 + 损失函数

1.1.生成数据集1.2.读取数据集1.3.定义模型1.4.初始化模型参数1.5.定义损失函数1.6.定义优化算法1.7.训练1.8.小结二、Softmax回归2.1.Softmax回归◼回归VS分类#Kaggle
水w·2022-10-20 22:50

堪称经典，一个非常适合初学者的机器学习实战案例

这是一个房价预测的案例，来源于Kaggle网站，是很多算法初学者的第一道竞赛题目。该案例有着解机器学习问题的完整流程，包含EDA、特征工程、模型训练、模型融合等。
普通网友·2022-10-18 07:35

pytorch报RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (64x360 and 40x128)

https://www.kaggle.com/编译代码classNet(nn.Module):def__init__(self):super(Net,self).
米诺zuo·2022-10-17 14:12

人工智能教程（二）

本实例的数据集来自kaggle网站，用来预测泰坦尼克号沉船事件的幸存者。采用的模型是xgboost。
yongche_shi·2022-10-17 11:18

python图像文件处理——图像画框、剪切图像、json文件转txt

使用到的数据集是Kaggle官方猫狗分类数据集，这里不联系模型训练，所以只是介绍一下文件的树形结构。(也有自己标注的文件，另外不要问我这样处理有什么意义，没有意义)+dataset
KUSIA_·2022-10-17 07:00

这 8 个 Python 技巧让你的数据分析提升数倍！

源/ConorDewey编译/专知不管是参加Kaggle比赛，还是开发一个深度学习应用，第一步总是数据分析，这篇文章介绍了8个使用Python进行数据分析的方法，不仅能够提升运行效率，还能够使代码更加“
Sim1480·2022-10-17 07:49

Vue2 - 网易云音乐项目笔记（基于Vant UI组件库）

目录一、项目技术二、准备工作1、初始化Vue项目2、配置VantUI组件库3、下载并使用vue-router库4、接口API5、postcss插件三、分析页面实现功能1、路由页面准备2、封装axios网路请求3、公共组件四、具体页面实现1、Layout组件相关2、Home组件相关①封装home相关axios请求②Home组件代码3、Search组件相关①封装search相关axios请求②Sear
离奇6厘米·2022-10-16 21:16

Python 算法实战案例：如何预测客户是否会购买存款产品

这是一份kaggle上的银行的数据集，研究该数据集可以预测客户是否认购定期存款y。这里包含20个特征。
Python数据挖掘·2022-10-15 07:05

猫狗分类，卷积神经网络CNN入门（pytorch实现）

知道了kaggle，了解了一个模型的构建过程。好玩是好玩，不过以我的经验，不管是什么玩意，只要深入下去就
H4ppyD0g·2022-10-14 22:43

利用机器学习进行恶意代码分类

0x00前言注：本文已在乌云知识库发表，地址：http://drops.wooyun.org/tips/8151最近在Kaggle上微软发起了一个恶意代码分类的比赛，并提供了超过500G的数据(解压后)
Omni-Space·2022-10-14 07:21

Kaggle 顶级大师是怎样炼成的

Datawhale干货编辑：数据派THU，整理：机器之心本文约8200字，建议阅读15+分钟Kaggle顶级大师为你分享自己成为高手的经验。
Datawhale·2022-10-13 10:58

12.集成学习进阶一——xgboost

xgboost算法XGBoost（ExtremeGradientBoosting）全名叫极端梯度提升树，XGBoost是集成学习⽅法的王牌，在Kaggle数据挖掘⽐赛中，⼤部分获胜者⽤了XGBoost。
C--G·2022-10-13 07:16

Kaggle的Time Series课程代码

LinearRegressionWithTimeSeries该系列记录了一家零售店30天内精装书的销售数量。请注意，我们有一列带有时间索引日期的精装观察。importpandasaspddf=pd.read_csv("../input/ts-course-data/book_sales.csv",index_col="Date",#指定某列为行索引，否则自动索引0,1,.....parse_dat
坠星不坠·2022-10-12 22:34

刘二大人 PyTorch深度学习实践 笔记 P8 加载数据集

刘二大人PyTorch深度学习实践笔记P8加载数据集P8加载数据集1、mini-batch产生的原因2、DataLoader工作过程3、代码实现4、练习5、作业I解决注册Kaggle无人机验证问题II使用
小白*进阶ing·2022-10-12 07:57

【PyTorch】深度学习实践之 加载数据集Dataset and Dataloader

Batch-Size，Iterations4.DataLoader使用5.定义数据集与加载两种方法构造数据集：应用实例:加载已有的数据集6.num_workersinWindows课堂练习完整代码：结果：练习：kaggle
zoetu·2022-10-12 07:27

Pytorch 语言模型和数据集

Pytorch语言模型和数据集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·2022-10-12 07:55

动手学习深度学习 08：机器视觉

1.4NMS：使用非极大值抑制预测边界框05物体检测算法1、R-CNN2、SSD3、YOLO06SSD实现1、多尺度锚框2、SSD实现07语义分割08转置卷积09全连接神经网络FCN10风格迁移11实战Kaggle
DLNovice·2022-10-11 14:41

机器学习：XGBoost 安装及实战应用

包含但不限于：经典算法，机器学习，深度学习，LeetCode题解，Kaggle实战。期待您的到来！
算法channel·2022-10-11 07:49

【Kaggle】Save My Paper 基于自编码器的文本图像去噪

基于CNN自编码器的文本图像去噪一、题目介绍二、数据分析三、模型介绍四、PyTorch实现4.1数据集构建4.2模型构建4.3优化方案和训练过程五、测试结果与分析一、题目介绍本题目来自Kaggle。
Ace2NoU·2022-10-10 07:12

【Kaggle】“我请莫内帮个忙，能不能来张自画像”

GAN入门实践一、题目介绍二、GAN介绍三、CycleGAN3.1模型介绍3.2算法架构3.3优化目标3.4模型结构生成器G/F判别器D_Y和D_X四、PyTorch实现4.1数据集4.2模型4.3训练和优化过程4.4测试生成图像五、效果展示一、题目介绍题目链接：UseGANstocreateart-willyoubethenextMonet?我们通常通过艺术家的独特风格来识别他们的作品，例如颜色
Ace2NoU·2022-10-10 07:42

使用kaggle GPU跑自己的模型

然后kaggle的云GPU瞬间吸引了我的目光，好家伙，不要钱还好操作，这波羊毛难道不薅？！冲冲冲！！！
10000hours·2022-10-08 11:20

kaggle实战：海星赛复盘

比赛方案：工具库：mmdetection,yolov5开源代码链接：theframeworkofensemble|Kaggle比赛最终的方案是fasterrcnn和yolov5通过wbf模型融合定义模型
weixin_45955767·2022-10-04 21:46

kaggle——python import joblib

机器学习模型的保存与加载——基于pickle模块和Scikit-learn的joblib_慕课手记http://www.imooc.com/article/285593
112233456789·2022-10-04 21:45

Kaggle——海星目标检测比赛

文章目录一、赛事简介二、数据描述三、数据预处理3.1导入相关库，设置超参数3.2数据清洗3.3✏️写入标注图片3.4获取bbox，生成标注文件3.5创建Folds字段，划分训练集和验证集四、数据分析，可视化展示4.1⭕BBox分布4.2可视化展示五、[YOLOv5](https://github.com/ultralytics/yolov5/)训练5.1⭐WandB跟踪训练5.2⚙️配置参数5.3
神洛华·2022-10-04 21:45

kaggle比赛之小麦检测总结

冠军算法分享：https://www.kaggle.com/c/global-wheat-detection/discussion/1724181.算法及数据1.1核心网络结构(backbone)1.2
望长安于日下·2022-10-04 21:45

kaggle——python StandardScaler

Sklearn之数据预处理——StandardScaler_人工智能_wzyaiwl的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/wzyaiwl/article/details/90549391StandardScaler对每列分别标准化,
112233456789·2022-10-04 21:45

Pytorch LSTM 长短期记忆网络

PytorchLSTM长短期记忆网络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·2022-10-03 07:47

数据增广+代码实现+Q&A

前言在做kaggle叶子分类竞赛的时候，我发现我无法完整的布置一个项目尤其是对dataloader无法自我部署，包括数据预处理方面。我看了几篇博客，其实最重要的就是dataloader的书写。
小白抗小枪·2022-10-02 07:58

Kaggle神器LightGBM最全解读！

↑↑↑关注后"星标"AI派每日干货，不错过AI派干货来源：Microstrong，编辑：AI有道本文主要内容概览：1.LightGBM简介GBDT(GradientBoostingDecisionTree)是机器学习中一个长盛不衰的模型，其主要思想是利用弱分类器（决策树）迭代训练以得到最优模型，该模型具有训练效果好、不易过拟合等优点。GBDT不仅在工业界应用广泛，通常被用于多分类、点击率预测、搜索
Wang_AI·2022-10-01 07:12
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