kaggle 第21页

Datawhale---动手学数据分析---第一章：数据载入及初步观察(泰坦尼克的任务)

1.1载入数据数据集下载Titanic-MachineLearningfromDisaster|Kaggle1.1.1任务一：导入numpy和pandasimportnumpyasnpimportpandasaspd1.1.2

风筱~·2023-01-18 13:55

‘Word2Vec‘ object has no attribute ‘syn0‘

学习kaggle时发现教程的代码运行不了，报错为：'Word2Vec'objecthasnoattribute'syn0'错误代码：print(model.syn0,shape)改正：print(model.wv.vectors.shape

kawlyh·2023-01-18 12:15

#機器學習_台大李宏毅教授HW1範例代碼，含解析

台大李宏毅教授HW1範例代碼，含解析A.前言B.代碼分析B.1加入模組B.2方便應用的函式庫B.3數據集B.4訓練模型B.5特徵選擇B.6訓練模型B.7參數字典B.8運行C.訓練過程與上傳Kaggle結果

CLC-overflow·2023-01-18 11:19

李沐动手学深度学习V2-实战Kaggle比赛：叶子分类（Classify Leaves）和代码实现

每个类别至少有50张图像用于训练，测试集平均分为公共和私人排行榜，网址为：https://www.kaggle.com/competitions/classify-leaves/code由于images

cv_lhp·2023-01-18 10:45

17李沐动手学深度学习v2/实战kaggle比赛，房价预测

#下载数据工具函数importhashlibimportosimporttarfileimportzipfileimportrequestsDATA_HUB=dict()DATA_URL='http://d2l_data.s3-accelerate.amazonaws.com/'defdownload(name,cache_dir=os.path.join('.','data')):'''下载DA

xcrj·2023-01-18 10:45

kaggle竞赛CowBoy Outfits Detection开源代码——windows下使用Yolov5l用于牛仔行头检测

由于kaggle上连续训练不能超过6个小时，所以我是在本地上进行的训练和测试。我

daoboker·2023-01-18 00:56

【深度学习】干货！小显存如何训练大模型

之前Kaggle有一个Jigsaw多语言毒舌评论分类[1]比赛，当时我只有一张11G显存的1080Ti，根本没法训练SOTA的Roberta-XLM-large模型，只能遗憾躺平。

风度78·2023-01-18 00:25

速度为单GPU1.6倍，kaggle双GPU(ddp模式)加速pytorch攻略

accelerate是huggingface开源的一个方便将pytorch模型迁移到GPU/multi-GPUs/TPU/fp16模式下训练的小巧工具。和标准的pytorch方法相比，使用accelerate进行多GPUDDP模式/TPU/fp16训练你的模型变得非常简单(只需要在标准的pytorch训练代码中改动不几行代码就可以适应于cpu/单GPU/多GPU的DDP模式/TPU等不同的训练环境

Python_Ai_Road·2023-01-18 00:24

使用kaggle_secrets登录wandb，并解决wandb.finish出错，不显示jupyter日志问题

目录一.kaggle_secrets登录wandb二.解决wandb.finish出错，不显示jupyter日志问题一.kaggle_secrets登录wandb在kagglenotebook中添加user_secrets

tkyjqh·2023-01-18 00:50

机器学习的十大图像分类数据集

https://www.kaggle.

无止境x·2023-01-17 23:15

R可视化分析美国的肥胖症，嘿！

微信ID：wsh137552775知乎专栏：https://www.zhihu.com/people/wu-shu-hao-67/activities往期回顾kaggle案例：数据科学社区调查报告（附学习视频

R语言中文社区·2023-01-17 22:29

模型融合 python_模型融合及 python 实现

Stacking利器(mlxtend库):在KDDCUP、Kaggle、天池等数据挖掘比赛中，常常用到集成学习。使用了集成学习后，模型的效果往往有很大的进步。

黄鱼冻·2023-01-17 14:41

Python数据科学竞赛模型融合

模型融合是kaggle竞赛后期一个重要的环节，大体来说有如下的类型方式：1.简单加权融合：回归（分类概率）：算术平均融合（Arithmeticmean），几何平均融合（Geometricmean）分类：

给小泽让个位·2023-01-17 14:11

CTR 预测理论（四）：集成学习之模型融合与随机森林(Random Forest)

集成学习与随机森林(RandomForest)在KDDCUP、Kaggle、天池等数据挖掘比赛中，常常用到集成学习。使用了集成学习后，模型的效果往往有很大的进步。

dby_freedom·2023-01-17 14:38

Kaggle干货：自定义transformers数据集

transformers是现在NLP同学必备的库，但在使用的过程中主要的代码是需要自定义数据集，那么如何舒服的读取数据，并使用transformers进行训练模型呢？本文的内容如下：自定义文本数据集使用transformers中trainer训练使用Pytorch自定义训练流程步骤1：读取IMDbReviewsIMDbReviews是比较常见的英文情感分类的数据集，主要完成文本多分类任务。我们首先

风度78·2023-01-17 12:05

Pytorch自定义数据集模型训练流程

导入各种需要用到的包3、分割数据集4、将数据转成pytorch标准的DataLoader输入格式5、导入预训练模型，并修改分类层6、开始模型训练7、利用训好的模型做预测Pytorch模型自定义数据集训练流程我们以kaggle

Matrix_1127·2023-01-17 12:02

R-交通事故数据分析报告

美国交通事故分析引言数据基本分析缺失值处理2.2各州事故总数2.3时间处理3影响因素3.1天气状况3.2时间因素3.3路况因素4预测分析5总结引言该数据来源于kaggle网站中的一个项目，其原数据集（US_Accidents_Dec20

今天我吃好吃的了吗·2023-01-17 11:21

java深度学习之DJL迁移学习

1、数据集很小，数据相似性很高考虑这个kaggle数据集(https://www.kaggle.com/mriganksingh/cat-images-dataset)。

非ban必选·2023-01-17 10:55

机器学习 | GBDT

每一棵树都建立在之前所学的所有树的绝对和残差，这个残差就是一个加预测值后的真实值的累加量二.优缺点优点预测阶段的计算速度快，树与树之间可并行化计算在分布稠密的数据集上，泛化能力和表达能力都很好，这使得GBDT在Kaggle

奔跑的蜗牛君666·2023-01-17 09:34

使用Kaggle训练模型并下载自己训练的模型

kaggle地址:https://www.kaggle.com/上传数据集添加别人已经上传过的数据集查看数据路径importosfordirname,_,filenamesinos.walk('/kaggle

Fuly1024·2023-01-17 09:21

利用kaggle训练模型

利用Kaggle训练模型官方提供每周30小时GPU、30小时TPU、CPU好像不限时。

Alvin.c·2023-01-17 09:50

KaggleGPU的使用 CPU项目转GPU运行记录

1.注册kagglewww.kaggle.com使用邮箱注册打不开，直接使用谷歌登录ok，前提是有谷歌账号2.先上传数据dataset3.创建notebook安装第三方库pytorch-crf时一直报错

Bingbing‘sDRose4·2023-01-17 09:50

kaggle平台的使用

Kaggle是由联合创始人、首席执行官安东尼·高德布卢姆（AnthonyGoldbloom）2010年在墨尔本创立的，主要为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛、托管数据库、编写和分享代码的平台。

小郭学地信·2023-01-17 09:14

Kaggle服务器初体验记录

文章目录开启网络环境查询与配置了解路径安装自己提供的三方包调用自己模块更改自己上传的代码保存自己环境后台运行参考内容使用Kaggle服务器有一段时间了，下面记录一下自己遇到的相关问题与解决方法官网：https

嘉恩督·2023-01-17 09:44

使用kaggle的GPU离线训练自己的模型

有时候为了得到更好的模型结果，你可能需要使用一个更大的batch-size去训练，但是自己的电脑gpu又带不动，那么这时候你就可以尝试去使用一些免费的线上训练网站了，下面我将介绍使用kaggle离线训练自己的神经网络模型步骤

@________·2023-01-17 09:43

Kaggle：修改上传文件、使用自定义的包/脚本

在kaggle，如果想用自己写的py文件，需要注意两个地方：py文件用adddata的方式上传，它的路径在input文件夹中，而我们的notebook在work里。

我已经想不出昵称了·2023-01-16 16:26

解决kaggle dataset上传慢的问题

#添加35.244.233.98kaggle.com#重启/etc/init.d/networkrestart其实，以上还是存在局限。

YueTann·2023-01-16 16:56

kaggle上传代码包并运行

1、进入网址：https://www.kaggle.com/notebooks，新建一个notebook2、在右侧点击菜单栏上传数据：3、上传文件的进度如果始终为0，则需要科学上网，，上传数据。

quarter-moon·2023-01-16 16:26

kaggle首次使用记录-如何使用notebook以及上传结果

一直想在kaggle上参加一个比赛，近期看见又一个病害分类的比赛出来了，不说了，必须抓住机会，不能再拖延！

月起星九·2023-01-16 16:25

Kaggle中如何上传文件夹

kaggle的文件夹不可以上传，一般是上传压缩包，然后kaggle平台会自动解压成文件夹。上传过程，点击notebook中运行的界面

后生仔杂谈·2023-01-16 16:25

kaggle使用教程

大部分人的显卡很一般，就算装tensorflowGPU版本，也不比CPU版本计算的快多少，于是我们可以用在线的免费的GPU计算资源kaggle。下面就来详细介绍下如何使用它进行计算。

qq_34851605·2023-01-16 16:25

解决Kaggele无法下载输出output文件夹下的文件

importosos.chdir('/kaggle/working')print(os.getcwd())print(os.listdir("/kaggle/working"))fromIPython.displayimportFileLinkFileLink

Yslin_·2023-01-16 16:55

Kaggle，上传，GPU，下载

遇到没GPU想训练模型的情况，CPU跑好久，可利用Kaggle的云GPU。

Jason-bit·2023-01-16 16:25

深度学习笔记5：Softmax 回归 + 损失函数 + 图片分类数据集

Softmax回归回归vs分类回归估计一个连续值分类预测一个离散类别应用：Kaggle上的分类问题将人类蛋白质显微镜图片分成28类将恶意软件分成9个类别将恶意的Wikipedia评论分成7类从回归到多类分类回归单连续数值输出自然区间

燏羡·2023-01-16 09:02

kaggle平台学习复习笔记 | 数据划分与模型集成

目录数据集划分与交叉验证模型集成方法Titanic为例的简单应用kaggle比赛相关tips数据集划分与交叉验证数据集划分通常有两种方法：留出法(Hold-out)适用于数据量大的情况K折交叉验证(K-foldCV

加油strive·2023-01-16 07:19

模型融合方法：Voting/Averaging、Stacking、Boosting和Bagging。

一般来说，通过融合多个不同的模型，可能提升机器学习的性能，这一方法在各种机器学习比赛中广泛应用，比如在kaggle上的otto产品分类挑战赛①中取得冠军和亚军成绩的模型都是融合了1000+模型的“庞然大物

Akita·wang·2023-01-15 18:11

机器学习模型知乎_【机器学习】模型融合方法概述

我理解的Kaggle比赛中提高成绩主要有3个地方特征工程调参模型融合之前每次打比赛都只做了前两部分，最后的模型融合就是简单的加权平均，对于进阶的Stacking方法一直没尝试，这几天摸索了一下还是把Stacking

weixin_39753397·2023-01-15 18:41

【机器学习之模型融合】Voting投票法基础理论

这句话出自一位史上最年轻的KaggleMaster之口，无疑是彰显了模型融合这一技巧在整个机器学习世界的地位。

拟禾·2023-01-15 18:40

kaggle——泰坦尼克之灾2

关于比赛的基本操作描述，参考。学习了比赛中排行第三（rank3）的源码kernal，参考链接，对比起来内容更加详细综合，所以总结如下。1、流程就这个案例来讲，导入数据之后要做的，分为3步走：1、观察数据，了解特征的含义以及与生存率的关系，方便做特征工程2、特征工程&数据清洗，这一步是为了得到一个可以用于训练的好且完整的数据。3、跑模型4、提交2、代码及分析先导入需要使用的库"""导入库"""#数据

andyham·2023-01-15 16:49

人工智能学习平台汇总

kaggle：Google的平台数据科学平台，可使用免费GPUTensorFlow：Google的平台，有Colab支持，可使用免费GPUPyTorch：FaceBook的平台，有Colab支持，可使用免费

ruyihen·2023-01-15 16:51

pandas 唯一值unique( )和nunique()

以Kaggle上blackFriday数据为例一，unique（）函数输出每个特征的唯一值forcolindata.columns:print('{}uniqueelement:{}'.format(col

Jennie_J·2023-01-15 14:45

lightgbm 保存模型过大_LightGBM、XGBoost对比及存在哪些优势

XGBoost实际上已经成为赢得在Kaggle比赛中公认的算法

weixin_39787345·2023-01-15 13:36

Kaggle时间序列(Time Series)教程 3-季节性(Seasonality)

什么是季节性？只要序列的平均值有规律的、周期性的变化，我们就说时间序列表现出季节性。季节性变化通常遵循时钟和日历——一般一天、一周或一年的重复。季节性通常是由自然界在几天和几年内的循环或围绕的日期和时间的社会行为惯例驱动的。四个时间序列中的季节性。我们将学习两种关于季节性的特征。第一种，指示器(indicators)，最适合一个季节性周期中有少量的观察值，例如在每天的观察值中找到以周为周期的季节性

正经人谁写日记lyh·2023-01-15 12:11

MATLAB基于卷积神经网络的手势识别

目录1.数据集介绍2.训练、保存网络3.手势识别4.识别结果5.总结1.数据集介绍本实验所用数据集为从Kaggle平台下载的手语数据集（sign_mnist）中选取的部分数据。

小余在摸鱼·2023-01-15 11:14

应用虚拟环境复现github上的项目

Downloadthisrepositoryinazipfilebyclickingonthislinkorexecutethisfromtheterminal:gitclonehttps://github.com/agconti/kaggle-titanic.gitInstallvirtualenv.Navi

风夜炫·2023-01-15 07:08

Lesson1:酶预测大赛1

目录1.参加比赛的意义2.Kaggle平台介绍3.赛题介绍3.4比赛目的3.5评价指标4.开发环境搭建4.1目录组织形式5.比赛数据探索性分析5.1数据描述6.跑通baseline&提交7.code代码

赵孝正·2023-01-14 22:07

深度学习训练模型过程记录-GPU与CPU对训练集速度的区别

大家可以对自己的数据处理加不加GPU来看下其效果配置：对Kaggle上猫狗数据集的处理100张图片的效果CPU：GPU：结论：效果可以说是相形见绌GPU领先了CPU大约8倍

Mr.Mayuyuyuyu·2023-01-14 14:47

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

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