Kaggle: House Prices: Advanced Regression Techniques notebook来自https://www.kaggle.com/neviadomski/how-to-get-to-top-25-with-simple-model-sklearn 思路流程: 1.导入数据,查看数据结构和缺失值情况重点在于查看缺失值情况的写法:NAs = pd.concat([train.isnull().sum(), test.isnull().sum()], axis…

本博客是博主在学习了两篇关于 "House Prices: Advanced Regression Techniques" 的教程 (House Prices EDA 和 Comprehensive data exploration with Python )后的总结,重点在于探究如何分析真实数据的分布以及如何对数据进行预处理,同时强化 pandas 和 seaborn 包的操作技巧. 1 了解数据的基本统计信息 利用pandas读取数据: import pandas as pd im…

房价预测是我入门Kaggle的第二个比赛,参考学习了他人的一篇优秀教程:https://www.kaggle.com/serigne/stacked-regressions-top-4-on-leaderboard 通过Serigne的这篇notebook,我学习到了关于数据分析.特征工程.集成学习等等很多有用的知识,在这里感谢一下这位大佬. 本篇文章立足于Serigne的教程,将他的大部分代码实现了一遍,修正了个别小错误,也加入了自己的一些视角和思考,做了一些自认为reasonable的"改进…

翻译来自:http://news.csdn.net/article_preview.html?preview=1&reload=1&arcid=2825492 摘要:本文解释了回归分析及其优势,重点总结了应该掌握的线性回归.逻辑回归.多项式回归.逐步回归.岭回归.套索回归.ElasticNet回归等七种最常用的回归技术及其关键要素,最后介绍了选择正确的回归模型的关键因素. [编者按]回归分析是建模和分析数据的重要工具.本文解释了回归分析的内涵及其优势,重点总结了应该掌握的线性回归.逻辑回归…

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/08/comprehensive-guide-regression/ What is Regression Analysis? Why do we use Regression Analysis? What are the types of Regressions? Linear Regression Logistic Regression Polynomial Regression Stepwise Regre…

https://docs.google.com/presentation/d/e/2PACX-1vQGlXP6QZH0ATzXYwnrXinJcCn00fxCOoEczPAXU-n3hAPLUfMfie7CwW4Vk4owYPiNh6g4uc9dx757/pub?start=false&loop=false&delayms=3000&slide=id.g3149e75136_0_130 Pandas 处理 dummy variable p-value:拒绝原假设H0时犯错误的概率,…

申明:此文为译文,仅供学习交流试用,请勿用作商业用途,造成一切后果本人概不负责,转载请说明.本人英语功力尚浅,翻译大多借助于翻译工具,如有失误,欢迎指正. 逻辑程序简介 逻辑程序是一组公理或规则,定义对象之间的关系.逻辑程序的计算是扣除该计划的后果的.一个程序定义了一组后果,这就是它的意义.逻辑编程的艺术是构建一个具有所需的含义简洁大方的方案. Prolog基本构造 逻辑编程,条款和声明的基本结构,从逻辑继承.有三种基本的语句:事实,规则和查询.有一个单一的数据结构:逻辑术语.最简单的一种说法叫…

原文:https://hippocampus-garden.com/kaggle_colab/ 原文标题:How to Kaggle with Colab Pro & Google Drive 译文作者:kbsc13 联系方式: Github:https://github.com/ccc013/AI_algorithm_notes 知乎专栏:机器学习与计算机视觉,AI 论文笔记 微信公众号:AI 算法笔记 前言 Colab Pro(目前仅在美国.加拿大.日本.巴西.德国.法国.印度.英国和泰国可…

https://www.quora.com/How-do-I-learn-machine-learning-1?redirected_qid=6578644   How Can I Learn X? Learning Machine Learning Learning About Computer Science Educational Resources Advice Artificial Intelligence How-to Question Learning New Things Lea…

天天跟数据打交道的研究人员,都有一个成为Kaggle顶级大师(Grandmaster)的梦想. 但每年的Kaggle参赛团队众多,通常一个项目都有数千人至上万人报名,如何在其中脱颖而出? 最近,自动化数据准备及协作平台Dataland的联合创始人Lavanya Shukla,在博客上分享了她在Kaggle竞赛中最终成为0.3%的获奖经验. 小姐姐在推特中表示,这份攻略里全都是干货,网友纷纷为其点赞.有网友表示,这份攻略非常棒,才知道脊回归如此强大! *先放上原文地址:* *https://www…