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前言 Let's go to https://www.kaggle.com/ Kaggle Notebook 有实践记录的案例. 一.线性拟合噪声数据 [Sklearn] Linear regression models to fit noisy data 二.打造 Pipeline [Feature] Final pipeline: custom transformers 资源队列 阅读目录 Algorithmic Trading Challenge25 Allstate Purchase P…
之前用学生证在graphlab上申了一年的graphlab使用权(华盛顿大学机器学习课程需要)然后今天突然想到完全可以用这个东东来参加kaggle. 下午参考了一篇教程,把notebook上面的写好了 本文很多代码参考了turi官网的一个教程,有兴趣的同学可以去看原版 https://turi.com/learn/gallery/notebooks/who_survived_the_titanic.html 代码 import graphlab as gl %matplotlib inline…
Introduction In this competition you will predict how many yards a team will gain on a rushing play in an NFL regular season game. 在这场比赛中,你可以预测在NFL的常规赛中,一支球队在一场激烈的比赛中可以获得多少码的优势. You will loop through a series of rushing plays; for each play, you'll r…
原创:数据臭皮匠  [导读]Kaggle ,作为听说它很牛X但从未接触过的同学,可能仅仅了解这是一个参加数据挖掘比赛的网站,殊不知Kaggle也会有赛题相关的数据集, 比如我们熟知的房价预测.泰坦尼克号乘客生存预测.手写数字识别等,并且每个比赛下面都会有大神分享自己的思路和代码,如果能利用好这些资源, 一定对我们的学习有所帮助.接下来,就跟我一起入门kaggle吧! 01|Kaggle网址和主界面 Kaggle网址:https://www.kaggle.com Kaggle的主界面长这样:…
本文将利用 TorchVision Faster R-CNN 预训练模型,于 Kaggle: 全球小麦检测 上实践迁移学习中的一种常用技术:微调(fine tuning). 本文相关的 Kaggle Notebooks 可见: TorchVision Faster R-CNN Finetuning TorchVision Faster R-CNN Inference 如果你没有 GPU ,也可于 Kaggle 上在线训练.使用介绍: Use Kaggle Notebooks 那么,我们开始吧 准…
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…
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…