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…

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…

<机器学习及实践--从零开始通往Kaggle竞赛之路> 在开始说之前一个很重要的Tip:电脑至少要求是64位的,这是我的痛. 断断续续花了个把月的时间把这本书过了一遍.这是一本非常适合基于python入门的机器学习入门的书籍,全书通俗易懂且有代码提供.书中源代码连接为Ipython环境.主页君使用的是pycharm,python2.7,具体安转过程书本写的很详细.码完书中代码,有一点点点小不符(或许可能是因为平台不一样),百度基本可以解决问题(有问题也可以留言探讨).贴一点代码,以示学习: 1…

<Python 机器学习及实践–从零开始通往kaggle竞赛之路>很基础 主要介绍了Scikit-learn,顺带介绍了pandas.numpy.matplotlib.scipy. 本书代码基于python2.x.不过大部分可以通过修改print()来适应python3.5.x. 提供的代码默认使用 Jupyter Notebook,建议安装Anaconda3. 最好是到https://www.kaggle.com注册账号后,运行下第四章的代码,感受下. 监督学习: 2.1.1分类学习(Cla…

pandas内存优化分享 缘由 最近在做Kaggle上的wiki文章流量预测项目,这里由于个人电脑配置问题,我一直都是用的Kaggle的kernel,但是我们知道kernel的内存限制是16G,如下: 在处理数据过程中发现会超出,虽然我们都知道对于大数据的处理有诸如spark等分布式处理框架,但是依然存在下面的问题: 对于个人来说,没有足够的资源让这些框架发挥其优势: 从处理数据的库丰富程度上,还是pandas等更具有优势: 很多时候并不是pandas无法处理,只是数据未经优化: 所以这里还是考…

kaggle竞赛分享:NFL大数据碗 - 上 竞赛简介 一年一度的NFL大数据碗,今年的预测目标是通过两队球员的静态数据,预测该次进攻推进的码数,并转换为该概率分布: 竞赛链接 https://www.kaggle.com/c/nfl-big-data-bowl-2020 项目链接,该项目代码已经public,大家可以copy下来直接运行 https://www.kaggle.com/holoong9291/nfl-big-data-bowl github仓库链接,更多做的过程中的一些思考.问题…

本文翻译自kaggle learn,也就是kaggle官方最快入门kaggle竞赛的教程,强调python编程实践和数学思想(而没有涉及数学细节),笔者在不影响算法和程序理解的基础上删除了一些不必要的废话,毕竟英文有的时候比较啰嗦. 一.决策树算法基本原理 背景:假设你的哥哥是一个投资房地产的大佬,投资地产赚了很多钱,你的哥哥准备和你合作,因为你拥有机器学习的知识可以帮助他预测房价.你去问你的哥哥他是如何预测房价的,他告诉你说他完全是依靠直觉,但是你经过调查研究发现他预测房价是根据房价以往的表现…

本文翻译自kaggle learn,也就是kaggle官方最快入门kaggle竞赛的教程,强调python编程实践和数学思想(而没有涉及数学细节),笔者在不影响算法和程序理解的基础上删除了一些不必要的废话,英文有的时候比较啰嗦. 一.什么是模型验证 模型验证在机器学习当中非常重要,因为有的时候拟合出来的模型误差非常大而自己却不知道,就会造成很大的失误.在kaggle竞赛入门(二)当中,我们利用决策树算法已经拟合出来了一个模型,那么如何去验证这个模型的准确性呢?那就是使用真实值和预测值的差值的绝对…

转: <PYTHON机器学习及实践-从零开始通往KAGGLE竞赛之路> 分享下载 书籍信息 书名: PYTHON机器学习及实践-从零开始通往KAGGLE竞赛之路 标签: PYTHON机器学习及实践-从零开始通往KAGGLE竞赛之路,免费,程序员书籍,编程,pdf,电子书 下载地址 https://590m.com/file/18765121-475905678 转: <PYTHON机器学习及实践-从零开始通往KAGGLE竞赛之路> 分享下载…

内容简介 本书面向所有对机器学习与数据挖掘的实践及竞赛感兴趣的读者,从零开始,以Python编程语言为基础,在不涉及大量数学模型与复杂编程知识的前提下,逐步带领读者熟悉并且掌握当下最流行的机器学习.数据挖掘与自然语言处理工具,如Scikitlearn.NLTK.Pandas.gensim.XGBoost.Google Tensorflow等. 全书共分4章.第1章简介篇,介绍机器学习概念与Python编程知识:第2章基础篇,讲述如何使用Scikitlearn作为基础机器学习工具:第3章进阶篇…

What is your first plan of action when working on a new competition? 理解竞赛,数据,评价标准. 建立交叉验证集. 制定.更新计划. 检索类似竞赛和相关论文. What does your iteration cycle look like? Sacrifice a couple of submissions in the beginning of the contest to understand the importance…

引言 这段时间来,看了西瓜书.蓝皮书,各种机器学习算法都有所了解,但在实践方面却缺乏相应的锻炼.于是我决定通过Kaggle这个平台来提升一下自己的应用能力,培养自己的数据分析能力. 我个人的计划是先从简单的数据集入手如手写数字识别.泰坦尼克号.房价预测,这些目前已经有丰富且成熟的方案可以参考,之后关注未来就业的方向如计算广告.点击率预测,有合适的时机,再与小伙伴一同参加线上比赛. 数据集 介绍 MNIST ("Modified National Institute of Standards an…

点击获取提取码:i5nw Python机器学习及实践面向所有对机器学习与数据挖掘的实践及竞赛感兴趣的读者,从零开始,以Python编程语言为基础,在不涉及大量数学模型与复杂编程知识的前提下,逐步带领读者熟悉并且掌握当下流行的机器学习.数据挖掘与自然语言处理工具,如Scikit-learn.NLTK.Pandas.gensim.XGBoost.Google Tensorflow等. 全书共分4章.第1章简介篇,介绍机器学习概念与Python编程知识:第2章基础篇,讲述如何使用Scikit-lear…

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…

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.…

完整代码见kaggle kernel 或 Github 比赛页面:https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques 这个比赛总的情况就是给你79个特征然后根据这些预测房价 (SalePrice),这其中既有离散型也有连续性特征,而且存在大量的缺失值.不过好在比赛方提供了data_description.txt这个文件,里面对各个特征的含义进行了描述,理解了其中内容后对于大部分缺失值就都能顺利插补了. 参加比赛…

1.Bike Sharing Demand kaggle: https://www.kaggle.com/c/bike-sharing-demand 目的:根据日期.时间.天气.温度等特征,预测自行车的租借量 处理:1.将日期(含年月日时分秒)提取出年,月, 星期几,以及小时 2.season, weather都是类别标记的,利用哑变量编码 算法模型选取: 回归问题:1.RandomForestRegressor 2.GradientBoostingRegressor # -*- coding:…

时间格式的转化 查看数据类型 查看DataFrame的详细信息 填充缺失值 category 数据类型转化 模型参数设定 结论 该项目是针对kaggle中的homesite进行的算法预测,使用xgboost的sklearn接口,进行数据建模,购买预测. import pandas as pd import numpy as np import xgboost as xgb from sklearn.model_selection import StratifiedKFold from sklea…

  主要是通过mnist了解kaggle的操作细节,最终这里的结果为: 引入必须的库¶ import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg import seaborn as sns #专门用于数据可视化的 %matplotlib inline np.random.seed(2) from sklearn.model_selection im…

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share https://www.kaggle.com/…

3.2# Facial keypoints detection 作者:Stu. Rui QQ: 1026163725 原文链接:http://blog.csdn.net/i_love_home/article/details/51051888 该题主要任务是检測面部关键点位置 Detect the location of keypoints on face images 问题表述 在本问题中.要求计算面部关键点的位置,即关键点在图片中的百分比坐标. 因此该问题的机理就是 [0, 1] 范围内的数…

Kaggle 是一个流行的数据科学竞赛平台,已被谷歌收购,参阅<业界 | 谷歌云官方正式宣布收购数据科学社区 Kaggle>.作为一个竞赛平台,Kaggle 对于初学者来说可能有些难度.毕竟其中的一些竞赛有高达 100 万美元的奖金池和数百位参赛者.顶级的团队在处理机场安全提升或卫星数据分析等任务上拥有数十年积累的经验.为了帮助初学者入门 Kaggle,EliteDataScience 近日发表了一篇入门介绍文章,解答了一些初学者最常遇到的问题.机器之心对这篇文章进行了编译介绍,另外也增加了一…

1.题目 这道题目的地址在https://www.kaggle.com/c/titanic,题目要求大致是给出一部分泰坦尼克号乘船人员的信息与最后生还情况,利用这些数据,使用机器学习的算法,来分析预测另一部分人员最后是否生还.题目练习的要点是语言和数据分析的基础内容(比如python.numpy.pandas等)以及二分类算法. 数据集包含3个文件:train.csv(训练数据).test.csv(测试数据).gender_submission.csv(最后提交结果的示例,告诉大家提交的文件长什…

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…

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…

介绍 参加Kaggle比赛,我必须有哪些技能呢? 你有没有面对过这样的问题?最少在我大二的时候,我有过.过去我仅仅想象Kaggle比赛的困难度,我就感觉害怕.这种恐惧跟我怕水的感觉相似.怕水,让我无法参加一些游泳课程.然而,后来,我得到的教训是只要你不真的跨进水里,你就不知道水有多深.相同的哲学对Kaggle也一样适用.没有试过之前不要下结论.     Kaggle,数据科学的家园,为竞赛参与者,客户解决方案和招聘求职提供了一个全球性的平台.这是Kaggle的特殊吸引力,它提供的竞赛不仅让你站到…

Jeremy Howard 在业界可谓大名鼎鼎.他是大数据竞赛平台 Kaggle 的前主席和首席科学家.他本人还是 Kaggle 的冠军选手.他是美国奇点大学(Singularity University)最年轻的教职工.曾于 2014 年,作为全球青年领袖,在达沃斯论坛上发表主题演讲.他在 TED 上的演讲 The wonderful and terrifying implications of computers that can learn 收获高达 200 万的点击.同时,他还创立了 E…

最近博主在做个 kaggle 竞赛,有个 Kernel 的数据探索分析非常值得借鉴,博主也学习了一波操作,搬运过来借鉴,原链接如下: https://www.kaggle.com/willkoehrsen/start-here-a-gentle-introduction 1 数据介绍 数据由Home Credit提供,该服务致力于向无银行账户的人群提供信贷(贷款).预测客户是否偿还贷款或遇到困难是一项重要的业务需求,Home Credit将在Kaggle上举办此类竞赛,以了解机器学习社区可以开展…

前言 内容提要 本文为Kaggle竞赛 Google Analytics Customer Revenue Prediction 的探索性分析 题目要求根据历史顾客访问GStore的数据,预测其中部分顾客在未来的销售额,且预测期与原数据之间不连续 主要切入角度为针对待预测的问题,估计出答案的合理区间(数量级水平) 项目介绍 项目说明:Google Analytics Customer Revenue Prediction 预测目标(新):根据顾客的点击信息数据(2016.8.1 -  2018.…

Kaggle网站流量预测任务第一名解决方案:从模型到代码详解时序预测 2017年12月13日 17:39:11 机器之心V 阅读数:5931   近日,Artur Suilin 等人发布了 Kaggle 网站流量时序预测竞赛第一名的详细解决方案.他们不仅公开了所有的实现代码,同时还详细解释了实现的模型与经验.机器之心简要介绍了他们所实现的模型与经验,更详细的代码请查看 GitHub 项目. GitHub 项目地址:https://github.com/Arturus/kaggle-web-tra…