kaggle项目笔记

Pytorch Softmax 多分类

Softmax0.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·2022-07-17 16:32

数据分析实例——DataWhale202207（kaggle泰坦尼克任务）

DataWhale课程地址：datawhalechina/hands-on-data-analysis:动手学数据分析以项目为主线，知识点孕育其中，通过边学、边做、边引导来得到更好的学习效果(github.com)写在前面：DataWhale使用jupyter形式，笔者使用Pycharm使用的代码形式。数据集下载地址：Titanic-MachineLearningfromDisaster|Kagg
何妨吟啸且徐行_·2022-07-17 07:13

python狗图像识别_TensorFlow实践教程：使用神经网络对犬种进行图像识别分类

问题几天前，我注意到由Kaggle主办的犬种识别挑战赛。我们的目标是建立一个模型，能够通过“观察”图像来进行犬种分类。我开始考虑可能的方法来建立一个模型来对犬种进行分类，以及了解该模型可能达到的精度。
weixin_39861627·2022-07-16 13:17

利用机器学习进行恶意代码分类

背景偶然看见2015年微软在kaggle上发起的恶意代码分类比赛，并提供超过500G的源码早期反病毒软件均采用单一的特征匹配方法，利用特征串完成检测。
西杭·2022-07-14 21:29

python向量机使用方法_机器学习算法之——支持向量机(Support Vector Machine）讲解及Python实现...

前言上星期写了Kaggle竞赛的详细介绍及入门指导，但对于真正想要玩这个竞赛的伙伴，机器学习中的相关算法是必不可少的，即使是你不想获得名次和奖牌。
weixin_39994296·2022-07-13 07:37

resnet18实现cifar10分类

实验步骤搭建resnet18网络数据集加载模型训练和改进分析评估Kaggle提交网络构建实验初期拟采用torchvision中实现的resnet18作为网络结构，为了方便修改网络结构，于是重新实现了resnet18
孤独腹地·2022-07-10 07:08

Python实现基于神经网络的“你画我猜”你画我猜

https://download.csdn.net/download/sheziqiong/85929037项目简介：通过在鼠标在页面上进行绘图，利用神经网络识别所画内容源数据来源：https://www.kaggle.com
biyezuopin·2022-07-08 08:24

kaggle项目：基于随机森林模型的心脏病人预测分类

Kaggle案例：基于随机森林的心脏病人预测分类大家好，我是Peter~今天给大家分享的一个kaggle案例：基于随机森林模型（RandomForest）的心脏病人预测分类。
尤尔小屋的猫·2022-07-07 07:41

深入理解XGBoost

在数据科学方面，有大量的Kaggle选手选用XGBoost进行数据挖掘比赛，是各大数据科学
晓柒NLP与药物设计·2022-07-06 16:32

Scikit-learn随机森林算法库总结与调参实践

按照以往的套路，我们先对随机森林库进行概述，再对常用参数进行解读，最后我们使用kaggle上面的一个数据对随机森林的调参进行全面的演示。1）随机森林库类概述随机
天才厨师1号·2022-07-05 07:36

机器学习可解释性实践

建议参考文章：可解释的机器学习kaggle教程：https://www.kaggle.com/learn/machine-learning-explainabilityimportpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.model_selectionimporttrai
法相·2022-07-05 07:04

kaggle项目：基于随机森林模型的心脏病患者预测分类！

公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter大家好，我是Peter~新年的第一个项目实践~给大家分享一个新的kaggle案例：基于随机森林模型（RandomForest）的心脏病人预测分类。
Datawhale·2022-07-05 07:30

汇集13个Kaggle图像分类项目的性能提升指南

点击上方，选择星标或置顶，不定期资源大放送！阅读大概需要15分钟Follow小博主，每天更新前沿干货本文转载自：AI公园作者：PrinceCanuma编译：ronghuaiyang导读覆盖了模型相关的方方面面，从数据准备到模型的推理，每个阶段的方法和要点，非常多的参考资料，足够看一段时间了。任何领域的成功都可以归结为一套小规则和基本原则，当它们结合在一起时会产生伟大的结果。机器学习和图像分类也不例
深度学习技术前沿·2022-07-04 07:35

2020-11-23

机器学习和图像分类也不例外，工程师们可以通过参加像Kaggle这样的竞赛来展示最佳实践。在这篇文章中，我将给你很多资源来学习，聚焦于从13个Kaggle比赛中挑选出的最好的Kagglekernel。
扫地的猴子·2022-07-04 07:33

图像分类：来自Kaggle中13个项目的Tips和Tricks

机器学习和图像分类也不例外，工程师们可以通过参加像Kaggle这样的竞赛来展示最佳实践
ronghuaiyang·2022-07-04 07:26

图像分类：来自13个Kaggle项目的经验总结

机器学习和图像分类也不例外，工程师们可以通过参加像Kaggle这样的竞赛来展示最佳实践。在这篇文章中，我将给你很多资源来学习，聚焦于从13个Kaggle比赛中挑选出的最好的Kagglekernel。
机器学习算法那些事·2022-07-04 07:13

仿牛客社区项目笔记-注册登录模块

仿牛客社区项目笔记-注册登录模块1.注册模块1.1注册1.2激活账号2.登录模块2.1生成验证码2.2登录2.3显示登录信息2.4账号设置（修改头像）2.5账号设置（修改密码）2.6检查登录状态2.7退出登录
添砖Java啊·2022-07-03 15:09

Pytorch 注意力机制

Pytorch注意力机制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·2022-07-02 07:54

【第三课】kaggle案例分析三

EvernoteExport比赛题目介绍TalkingData是中国最大的第三方移动数据平台，移动设备用户日常的选择和行为用户画像。目前，TalkingData正在寻求每天在中国活跃的5亿移动设备70%以上的行为数据，帮助客户更好的了解与其用户互动。TalkingData提供了大约20万用户的数据(全部真实且经过脱敏处理)，按照年龄和性别分成12个组，比如男性22到25岁，女性30到35岁，同时提
weixin_30659829·2022-07-01 12:42

mercari机器学习深度学习观点中的定价对象

ThisismyfirstweblogandI’mverypleasedtosharemymachinelearning&deeplearningexperiencewhiledecipheringthesolutionforaKagglecompetition.ThoughitwasalatesubmissiontoKaggle
weixin_26704853·2022-07-01 07:55

Pytorch 正则化方法（权重衰减和Dropout）

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·2022-07-01 07:10

【尚品汇】项目笔记

【尚品汇】项目笔记1、vue文件目录分析2项目配置3路由组件3.1创建router文件夹3.2总结1.路由组件和非路由组件区别：2.A->b路由跳转方式3.路由传参有几种方式面试题1路由传递参数（对象写法
有趣的学习·2022-06-30 09:48

时间序列预测——GRU

本文使用的数据集在本人上传的资源中，链接为mock_kaggle.csvimportpandasaspdimportnumpyasnpimportma
行者无疆_ty·2022-06-30 07:10

机器学习实战——泰坦尼克号

通过泰坦尼克号生存项目来熟悉机器学习的整个流程，数据来源是kaggle上的titanic数据。该项目从数据获取->数据清洗->特征处理->构建模型->模型评估5个步骤进行分析。
G_瑞琴·2022-06-28 20:45

PyTorch实现LeNet-5

PyTorch实现经典网络之LeNet5-简书(jianshu.com)数据集：MNISTinCSV|Kaggle可能是环境不一样，修改了两处代码：1.train41行：loss_list.append
HBU_David·2022-06-28 12:35

知名开源库惊现66版本，神秘Bug影响超2万个项目，亚马逊云也躺枪

套技术资料真香啊比PyTorch的官方文档还香啊，吃透PyTorch中文版来了赶快收藏，PyTorch常用代码段PDF合辑版来了Github大盘点：2021年最惊艳的38篇AI论文我最喜欢的10个顶级数据科学资源，kaggle
机器学习社区·2022-06-27 10:07

获诱人的实习offer、在Kaggle推AI大赛，大二学生如何做到？

一早起来，我与远在万里之外的儿子视频，听他聊在波士顿的暑假实习工作，听他讲业余时间和团队一起设计、研发、组织的人工智能大赛Lux-AIChallenge，听得很开心、很兴奋。周末有闲，写篇文章来分享一下他的历程，希望能给大家一点参考。儿子石头，2019年在北京顺义国际学校念完高中，然后到美国UCSD念本科，主修认知科学、计算机科学双学位，辅修数学。2020年疫情发生后，他没有回北京，而是坚守在圣地
陶建辉(Jeff)·2022-06-27 07:25

获诱人的实习 offer 、在 Kaggle 推 AI大 赛，大二学生如何做到？

作者：陶建辉来源：爱倒腾的程序员前序一早起来，我与远在万里之外的儿子视频，听他聊在波士顿的暑假实习工作，听他讲业余时间和团队一起设计、研发、组织的人工智能大赛Lux-AIChallenge，听得很开心、很兴奋。周末有闲，写篇文章来分享一下他的历程，希望能给大家一点参考。儿子石头，2019年在北京顺义国际学校念完高中，然后到美国UCSD念本科，主修认知科学、计算机科学双学位，辅修数学。2020年疫情
AI科技大本营·2022-06-27 07:36

2019 Kaggle Freesound 音频标注挑战赛结果出炉，这是一份排名前 2 %的解决方案！

日前，2019年KaggleFreesound音频标注挑战赛宣告完结，比赛结果也终于出炉。
AI 研习社·2022-06-26 07:20

机器学习笔记 - 时间序列的线性回归

本课程中的课程受到过去Kaggle预测比赛中
坐望云起·2022-06-26 07:46

Kaggle 专利匹配比赛赛后总结

比赛简介在专利匹配数据集中，选手需要判断两个短语的相似度，一个是anchor，一个是target，然后输出两者在不同语义(context)的相似度，范围是0-1，我们队伍id为xlyhq，a榜rank13，b榜ran12，非常感谢@hengzheng、@pythonlan,@leolu1998,@syzong四位队友的努力和付出，最后比较幸运的狗到金牌。和其他前排核心思路差不多，我们在这里主要分享
致Great·2022-06-24 07:28

kaggle比赛_Kaggle-QIQC 比赛总结

(感谢AI圈举办的这个活动，确实不易)kaggle果然是一个很好学习的平台，公开的kernel很有意义，让我这个小白迅速学习了基础。只是要想成为大佬还是要看比赛结束后的开源代码。
weixin_39906499·2022-06-24 07:48

ML之LoR&Bagging&RF：依次利用Bagging、RF算法对泰坦尼克号数据集 (Kaggl

ML之LoR&Bagging&RF：依次利用Bagging、RF算法对泰坦尼克号数据集(Kaggle经典案例)获救人员进行二分类预测——模型融合输出结果设计思路核心代码RF算法clf=RandomForestClassifier
weixin_34032827·2022-06-24 07:13

记录下kaggle比赛经验

比赛PortoSeguro保险预测第一名使用表达学习，有6个模型集成，1lightgbm,5nn.移除了无用特征，对Binary特征使用One-hot编码。所有NN在降噪自编码隐藏激活中训练，完成一个很好学习数值数据的表达。1特征工程首先移除*calc特征，增加*cat特征的one-hot编码。没有缺失值的替代。最终使用221个密集特征。2局部验证使用5-fold交叉验证（CV）。每个模型有自己的
poilkj110·2022-06-24 07:01

Kaggle 专利匹配比赛金牌方案赛后总结

比赛简介在专利匹配数据集中，选手需要判断两个短语的相似度，一个是anchor，一个是target，然后输出两者在不同语义（context）的相似度，范围是0-1，我们队伍id为xlyhq，a榜rank13，b榜ran12，非常感谢@hengzheng、@pythonlan,@leolu1998,@syzong四位队友的努力和付出，最后比较幸运的狗到金牌。和其他前排核心思路差不多，我们在这里主要分享
致Great·2022-06-24 07:00

解决上手使用Colab、Kaggle时遇到的问题

使用Colab、Kaggle时遇到的难解决问题坑的产生为什么会用到这两个网站因为李宏毅老师课后作业的示例代码是在Colab上的，作业的提交是Kaggle上的。
3077491278·2022-06-23 07:16

《Python机器学习及实践——从零开始通往Kaggle竞赛之路》学习笔记（1）——简介篇

机器学习的结构经验特征训练集任务监督学习无监督学习分类回归数据降维聚类性能测试集准确性Python编程库Python是一门解释性编程语言，与JAVA类似，源代码都需要通过一个解释器Interpreter转换为独特的字节码。这个过程不需要保证全部代码一次性通过编译，解释器逐行处理这些代码。NumPy：提供高级数学运算、高效的向量和矩阵运算功能。SciPy：在NumPy基础上构建的更强大、应用领域更广
厨师长爱炼丹·2022-06-22 07:54

一文走进kaggle

这篇文章将主要根据一个Kaggle比赛的Data,Notebooks,Discussion,Leaderboard,Rules,team几个环节的关键部分进行讲解,原文链接我会在最后给出,这里我只总结摘录一些我个人比较感兴趣的点
sapienst·2022-06-20 15:00

python standardscaler_Python数据分析与机器学习实践

数据分析项目（天气预测），最近整理了一下当时的报告，也算小小复习一下，用的jupyternotebook，附件在文章的最下方~第一部分：数据分析处理（1）问题背景与建模：本次内容所选取的数据集来源于机器学习平台Kaggle
weixin_39922534·2022-06-19 07:36

MIT-BIH介绍（三）如何使用MIT-BIH？

Kaggle数据集下载https:/
Cou流氓也要有文化·2022-06-17 09:29

超详解pytorch实战Kaggle比赛：房价预测

详解pytorch实战Kaggle比赛：房价预测教程名称教程地址机器学习/深度学习【李宏毅】机器学习/深度学习国语教程（双语字幕）生成对抗网络【李宏毅】生成对抗网络国语教程（双语字幕）目录前言一、获取和读取数据集二
Time木0101·2022-06-14 10:34

Numpy 快速上手 Quickstar

NumpyQuickstar0.环境介绍环境使用Kaggle里免费建立的Notebook教程使用B站一位UP的10分钟学会Numpy，然后我在此基础上做了一点补充。
哇咔咔负负得正·2022-06-10 09:52

【Kaggle教程】Pandas

文章目录1-Creating,ReadingandWriting2-Indexing,Selecting&Assigning3-SummaryFunctionsandMaps5-Exercise:DataTypesandMissingValues6-RenamingandCombining1-Creating,ReadingandWritingimportpandasaspdCreatingdat
I"ll carry you·2022-06-09 07:37

[转]常见医疗扫描图像处理步骤

此处以kaggleDataScienceBowl数据集为例。data-science-bowl-2017。数据列表如下:后缀为.dcm。
weixin_30632089·2022-06-09 07:33

【转载】使用U-Net分割方法进行癌症诊断（教程翻译）

30911665/article/details/74356112【原作者】JonathanMulhollandandAaronSander,BoozAllenHamilton【英文地址】https://www.kaggle.com
京局京段蓝白猪·2022-06-09 07:32

常见的一些医疗图像处理步骤

此处以kaggleDataScienceBowl数据集为例。data-science-bowl-2017。数据列表如下:后缀为.dcm。
爱因斯坦爱思考·2022-06-09 07:24

常见医疗扫描图像处理步骤

此处以kaggleDataScienceBowl数据集为例。data-science-bowl-2017。数据列表如下:后缀为.dcm。
张筱竼·2022-06-09 07:23

转载：医疗图像处理

此处以kaggleDataScienceBowl数据集为例。data-science-bowl-2
冰菓(笑)·2022-06-09 07:09

《Kaggle Histopathologic Cancer Detection癌症图像分类比赛》之PyTorch实现

项目地址：https://www.kaggle.com/c/histopathologic-cancer-detection/overview本文记录了自己使用Pytorch以及Pytorch标准的Dataset
喵喵扫描仪·2022-06-07 08:55

机器学习的 50 个最佳免费数据集

这些高质量的数据集或者涵盖范围广泛（比如Kaggle），或者非常细化（比如自动驾驶汽车的数据）。首先，在搜索数据集时要记住几点。Dataques
Code_CatCC·2022-06-06 07:49
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