1:改进我们的特征 在上一个任务中,我们完成了我们在Kaggle上一个机器学习比赛的第一个比赛提交泰坦尼克号:灾难中的机器学习. 可是我们提交的分数并不是非常高.有三种主要的方法可以让我们能够提高他: 用一个更好的机器学习算法: 生成更好的特征: 合并多重机器学习算法. 在这节的任务总,我们将会完成这三个.首先,我们将找到一个不同的算法来使用逻辑回归--随记森林(randaom forests). 2:随机森林简介 正如我们在上一节任务中顺便提到的,决策树能从数据中学会非线性趋势.一个例子如下:…

此为中文翻译版 1:竞赛 我们将学习如何为Kaggle竞赛生成一个提交答案(submisson).Kaggle是一个你通过完成算法和全世界机器学习从业者进行竞赛的网站.如果你的算法精度是给出数据集中最高的,你将赢得比赛.Kaggle也是一个实践你机器学习技能的非常有趣的方式. Kaggle网站有几种不同类型的比赛.其中的预测一个就是预测在泰坦尼克号沉没的时候哪个乘客会成为幸存者. 在这个任务和下一个任务我们将学习如何提交我们的答案. 我们的数据是csv格式.你可以在这里下载数据开始比赛. 每一行…

如何使用Python在Kaggle竞赛中成为Top15 Kaggle比赛是一个学习数据科学和投资时间的非常的方式,我自己通过Kaggle学习到了很多数据科学的概念和思想,在我学习编程之后的几个月就开始了Kaggle比赛,最近还赢得了几个比赛. 要在Kaggle比赛中取得好成绩不仅仅是要求知道一些机器学习算法,而且要有一个准确的思维模式,好学,花大量的时间探索数据.虽然,在很多方面通常都不强调在开始Kaggle比赛的时候使用教程(tutorials),但是在这里,我将告诉大家如何开始Kaggle…

date:2016-09-13 今天开始注册了kaggle,从digit recognizer开始学习, 由于是第一个案例对于整个流程目前我还不够了解,首先了解大神是怎么运行怎么构思,然后模仿.这样的学习流程可能更加有效,目前看到排名靠前的是用TensorFlow.ps:TensorFlow是可以直接安linux环境下面,但是目前不能在windows环境里面运行(伤心一万点). TensorFlow模块用的是NN(神经网络),既然现在接触到可以用神经网络的例子我再也不好意思再逃避学习神经网络下面…

Titanic是kaggle上的一道just for fun的题,没有奖金,但是数据整洁,拿来练手最好不过啦. 这道题给的数据是泰坦尼克号上的乘客的信息,预测乘客是否幸存.这是个二元分类的机器学习问题,但是由于数据样本相对较少,在当时慌乱的情况下幸存者有一定的随机性,还是有一定挑战的.https://www.kaggle.com/c/titanic-gettingStarted/ 一 载入数据 首先,我们要先看一看数据,分析数据的一些较为直观的特征.代码使用numpy pandas和scikit…

这两天报名参加了阿里天池的’公交线路客流预测‘赛,就顺便先把以前看的kaggle的titanic的训练赛代码在熟悉下数据的一些处理.题目根据titanic乘客的信息来预测乘客的生还情况.给了titanic_test.csv和titanic_train.csv两数据表.首先是表的一些字段说明: PassengerId -- A numerical id assigned to each passenger. Survived -- Whether the passenger survived (1…

图片数据:卷积还是王道,有几个比较通用性的框架被人拿来改来改去 非图片特征数据:用分类: boost系列算法:牛逼的框架实现 xgboost AdaBoost算法针对不同的训练集训练同一个基本分类器(弱分类器),然后把这些在不同训练集上得到的分类器集合起来,构成一个更强的最终的分类器(强分类器).理论证明,只要每个弱分类器分类能力比随机猜测要好,当其个数趋向于无穷个数时,强分类器的错误率将趋向于零.AdaBoost算法中不同的训练集是通过调整每个样本对应的权重实现的.最开始的时候,每个样本对应的…

初窥Kaggle竞赛 原文地址: https://www.dataquest.io/mission/74/getting-started-with-kaggle 1: Kaggle竞赛 我们接下来将要学习如果在Kaggle竞赛上进行一次提交.Kaggle是一个创造算法,与来自全世界的机器学习练习者竞赛的平台.你的算法在给定的数据集中准确率越高你就赢了.Kaggle是一个有趣的途径去联系机器学习技能. Kaggle网站上有不同的竞赛.有一个是预测哪个成哥在泰坦尼克号上存活下来.在接下去的任务中,我…

原文链接http://www.bubuko.com/infodetail-525389.html 1.Kaggle简介 Kaggle是一个数据分析的竞赛平台,网址:https://www.kaggle.com/   企业或者研究者可以将数据.问题描述.期望的指标发布到Kaggle上,以竞赛的形式向广大的数据科学家征集解决方 案,类似于KDD-CUP(国际知识发现和数据挖掘竞赛).Kaggle上的参赛者将数据下载下来,分析数据,然后运用机 器学习.数据挖掘等知识,建立算法模型,解决问题得出结果,最…

众包(Jeff Howe,2006)是一种在互联网蓬勃发展的背景下产生的一种创新的生产组织形式.在这样的商业模式下,企业利用网络将工作分配出去,通过让更合适的人群参与其中来发现创意和解决技术问题.比较成功的众包例子有像wikipedia这样的知识贡献类平台,GitHub这样的IT类平台,也有我们要着重介绍的大数据分析类的众包平台Kaggle. Figure 1 Kaggle的工作方式. Kaggle的工作方式如图中右上角的流程所示.假设一个互联网广告公司收集了大量的关于用户广告点击行为的数据,想…

Kaggle Competition Past Solutions We learn more from code, and from great code. Not necessarily always the 1st ranking solution, because we also learn what makes a stellar and just a good solution. I will post solutions I came upon so we can all lear…

正文:14pt 代码:15px 1 初探数据 先看看我们的数据,长什么样吧.在Data下我们train.csv和test.csv两个文件,分别存着官方给的训练和测试数据. import pandas as pd #数据分析 import numpy as np #科学计算 from pandas import Series,DataFrame data_train = pd.read_csv("/Users/Hanxiaoyang/Titanic_data/Train.csv") da…

Kaggle Bike Sharing Demand Prediction – How I got in top 5 percentile of participants? Introduction There are three types of people who take part in a Kaggle Competition: Type 1: Who are experts in machine learning and their motivation is to compete…

Grupo Bimbo Inventory Demand kaggle比赛解决方案集合 Grupo Bimbo Inventory Demand 在这个比赛中,我们需要预测某个产品在某个销售点每周的需求量.数据包含墨西哥9周的销售数据.每周,货运车辆把产品发往销售点,每笔交易包含销售量和退货量,其中退货量主要由未销售出的和过期的产品组成.每个产品的需求量是指该商品这周的销售量减去下周的退货量. 几点注意: 测试数据中可能包含训练数据中不存在的商品.这在实际的生活中是十分常见的.所以模型必须很好的…

Facial_Keypoints_Detection github code facial-keypoints-detection, 这是一个人脸识别任务,任务是识别人脸图片中的眼睛.鼻子.嘴的位置.训练集包含以下15个位置的坐标,行末是图片的像素值,共96*96个像素值.测试集只包含图片的像素值. left_eye_center, right_eye_center, left_eye_inner_corner, left_eye_outer_corner, right_eye_inner_co…

https://github.com/lijingpeng/kaggle/tree/master/competitions/image_recognize 识别谷歌街景图片中的字母 street-view-getting-started-with-julia 让我们从谷歌街景的图片中鉴定字母,这个题目是让我们学习和使用Julia,Julia有python和R的易用性,有C语言的速度,无奈对Julia不是很熟悉,所以还是想用python来试试. import cv2 import numpy as…

数字序列预测 Github地址 Kaggle地址 # -*- coding: UTF-8 -*- %matplotlib inline import pandas as pd import string import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import preprocessing train = pd.read_csv('train.csv') test = pd.read_csv('test.csv')…

Titanic 沉没 参见:https://github.com/lijingpeng/kaggle 这是一个分类任务,特征包含离散特征和连续特征,数据如下:Kaggle地址.目标是根据数据特征预测一个人是否能在泰坦尼克的沉没事故中存活下来.接下来解释下数据的格式: survival 目标列,是否存活,1代表存活 (0 = No; 1 = Yes) pclass 乘坐的舱位级别 (1 = 1st; 2 = 2nd; 3 = 3rd) name 姓名 sex 性别 age 年龄 sibsp 兄弟姐…

kaggle地址 数据预览 首先载入数据集 import pandas as pd import numpy as np train = pd.read_csv('/Users/frank/Documents/workspace/kaggle/dataset/digit_recognizer/train.csv') test = pd.read_csv('/Users/frank/Documents/workspace/kaggle/dataset/digit_recognizer/test.c…

kaggle地址 github地址 特点: 离散特征 离散特征二值化处理 数据概览 import pandas as pd import numpy as np # 载入数据 train = pd.read_csv('~/kaggle/dataset/San_Francisco_Crime_Classification/train.csv', parse_dates = ['Dates']) test = pd.read_csv('~/kaggle/dataset/San_Francisco_C…

电影文本情感分类 Github地址 Kaggle地址 这个任务主要是对电影评论文本进行情感分类,主要分为正面评论和负面评论,所以是一个二分类问题,二分类模型我们可以选取一些常见的模型比如贝叶斯.逻辑回归等,这里挑战之一是文本内容的向量化,因此,我们首先尝试基于TF-IDF的向量化方法,然后尝试word2vec. # -*- coding: UTF-8 -*- import pandas as pd import numpy as np import re from bs4 import Beau…

Kaggle入门 1:竞赛 我们将学习如何为Kaggle竞赛生成一个提交答案(submisson).Kaggle是一个你通过完成算法和全世界机器学习从业者进行竞赛的网站.如果你的算法精度是给出数据集中最高的,你将赢得比赛.Kaggle也是一个实践你机器学习技能的非常有趣的方式.Kaggle网站有几种不同类型的比赛.其中的预测一个就是预测在泰坦尼克号沉没的时候哪个乘客会成为幸存者. 在这个任务和下一个任务我们将学习如何提交我们的答案.我们的数据是csv格式.你可以在这里下载数据开始比赛.每一行重现…

Kaggle入门--使用scikit-learn解决DigitRecognition问题 @author: wepon @blog: http://blog.csdn.net/u012162613 1.scikit-learn简单介绍 scikit-learn是一个基于NumPy.SciPy.Matplotlib的开源机器学习工具包.採用Python语言编写.主要涵盖分类. 回归和聚类等算法,比如knn.SVM.逻辑回归.朴素贝叶斯.随机森林.k-means等等诸多算法,官网上代码和文档 都非常…

Reference: http://blog.csdn.net/witnessai1/article/details/52612012 Kaggle是一个数据分析的竞赛平台,网址:https://www.kaggle.com/ 企业或者研究者可以将数据.问题描述.期望的指标发布到Kaggle上,以竞赛的形式向广大的数据科学家征集解决方 案,类似于KDD-CUP(国际知识发现和数据挖掘竞赛).Kaggle上的参赛者将数据下载下来,分析数据,然后运用机 器学习.数据挖掘等知识,建立算法模型,解决问题…

原创文章,同步首发自作者个人博客 .转载请务必在文章开头显眼处注明出处 摘要 本文详述了如何通过数据预览,探索式数据分析,缺失数据填补,删除关联特征以及派生新特征等方法,在Kaggle的Titanic幸存预测这一分类问题竞赛中获得前2%排名的具体方法. 竞赛内容介绍 Titanic幸存预测是Kaggle上参赛人数最多的竞赛之一.它要求参赛选手通过训练数据集分析出什么类型的人更可能幸存,并预测出测试数据集中的所有乘客是否生还. 该项目是一个二元分类问题 如何取得排名前2%的成绩 加载数据 在加载数…

注册kaggle可真所谓费劲心思,先是邮箱验证不来,换了两三个浏览器都不成功,非常恼火,没有验证码,最后还是FQ加谷歌浏览器,哎,注册之旅还是非常坎坷德,但是好消息是注册成功了.接下来是机器学习语言,关于泰坦尼克号--------在c博客有一个人对泰坦尼克做了分析,这个是博客得链接有兴趣得小伙伴看以研究研究http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49797143.接下来我将会把kaggle学习得进展在博客里与同学们分享. 1  6电子商…

Titanic是kaggle上一个练手的比赛,kaggle平台提供一部分人的特征,以及是否遇难,目的是预测另一部分人是否遇难.目前抽工作之余,断断续续弄了点,成绩为0.79426.在这个比赛过程中,接触并了解了一些数据挖掘比赛的基本流程,现记录一下. 1. 分析数据 因为数据量比较小,train有800多条数据,test有400多条数据,因此这里用了execl的数据透视表分析. 同时python提供pandas库,可以很好的分析数据. 2. 缺失值填充 关于Age,Fare,Embarked三个…

完整代码见kaggle kernel 或 NbViewer 比赛页面:https://www.kaggle.com/c/titanic Titanic大概是kaggle上最受欢迎的项目了,有7000多支队伍参加,多年来诞生了无数关于该比赛的经验分享.正是由于前人们的无私奉献,我才能无痛完成本篇. 事实上kaggle上的很多kernel都聚焦于某个特定的层面(比如提取某个不为人知的特征.使用超复杂的算法.专做EDA画图之类的),当然因为这些作者本身大都是大神级别的,所以平日里喜欢钻研一些奇淫巧技.…

0. 前言 1.任务描述 2.数据概览 3. 数据准备 4. 模型训练 5. kaggle实战 0. 前言 "尽管新技术新算法层出不穷,但是掌握好基础算法就能解决手头 90% 的机器学习问题." 本系列参考书籍 "Hands-on machine learning with scikit-learn and tensorflow"以及kaggle相关资料 1.任务描述 预测任务:根据某时刻房价相关数据,预测区域内该时刻任一街区的平均房价,决定是否对投资该街区的房子.…

0. 前言 1. MNIST 数据集 2. 二分类器 3. 效果评测 4. 多分类器与误差分析 5. Kaggle 实战 0. 前言 "尽管新技术新算法层出不穷,但是掌握好基础算法就能解决手头 90% 的机器学习问题." 本系列参考书 "Hands-on machine learning with scikit-learn and tensorflow"以及kaggle相关资料 1. MNIST 数据集 MNIST是最常用的用来实验分类模型的数据集,有7w多张手写0…