from:https://zhuanlan.zhihu.com/p/30461746 本项目需解决的问题 本项目通过利用信用卡的历史交易数据,进行机器学习,构建信用卡反欺诈预测模型,提前发现客户信用卡被盗刷的事件. 建模思路 项目背景 数据集包含由欧洲持卡人于2013年9月使用信用卡进行交的数据.此数据集显示两天内发生的交易,其中284,807笔交易中有492笔被盗刷.数据集非常不平衡,积极的类(被盗刷)占所有交易的0.172%. 它只包含作为PCA转换结果的数字输入变量.不幸的是,由于保密问题

Kaggle数据集下载步骤: 安装Kaggle库: 注册Kaggle账户: 找到数据集,接受rules: 在My Account>>API中,点击Create New API Token,即可下载json文件: 将json文件剪切至kaggle文件夹中(或者覆盖旧的json文件): 下载数据. 踩坑点: 第3步中需要手机验证码,手机号前面要加上+860,否则收不到验证码: 每次下载数据,或者被403 – Forbidden时,都要走一遍步骤3.4.5: 第6步下载数据前,在cmd中输入kagg

kaggle是很多数据分析和机器学习初学者非常喜爱的数据科学竞赛平台. 这个平台上有很多接近现实业务场景的数据集,非常适合练手. 今天向大家推荐一个下载kaggle数据集的小工具--kaggleAPI 配置好之后,可以写个脚本,以后下载数据就方便多了. 安装 pip install kaggle 安装完毕之后执行 kaggle compeitions list 然后就会报错,提示没有kaggle.json文件,不用理他. 这一步主要是让其运行后生成配置文件夹,一般在C盘-用户-用户名下的.kag

https://blog.csdn.net/Tomxiaodai/article/details/80167765 kaggle上下载一下数据集必须手机验证,结果验证时一直提示错误输入的格式错误,试了网上的很多方法均失败. 0 准备工作:FQ推荐一款免费的工具 Psiphon 3: 链接:https://pan.baidu.com/s/1a1AzvChmrsaPG96z1368Jg 提取码:nlgs 第一步:验证界面下方有  contact us 2.按照提示继续找 3.界面会重新回到手机验证界

Kaggle API使用教程 https://www.kaggle.com 的官方 API ,可使用 Python 3 中实现的命令行工具访问. Beta 版 - Kaggle 保留修改当前提供的 API 功能的权利. 重要提示:使用 1.5.0 之前的 API 版本提交的比赛可能无法正常工作.如果您在提交竞赛时遇到困难,请使用 来检查您的版本kaggle --version.如果低于 1.5.0,请更新pip install kaggle --upgrade. 一.安装Kaggle环境并配置

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这是一份非常全面的开源数据集,你,真的不想要吗?   近期,skymind.ai 发布了一份非常全面的开源数据集.内容包括生物识别.自然图像以及深度学习图像等数据集,现机器之心将其整理如下:(内附链接哦~) 最近新增数据集 开源生物识别数据:http://openbiometrics.org/ Google Audioset:扩展了 632 个音频分类样本,并从 YouTube 视频中提取了 2,084,320 个人类标记的 10 秒声音片段. 地址:https://research.googl

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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

<Python机器学习手册--从数据预处理到深度学习> 这本书类似于工具书或者字典,对于python具体代码的调用和使用场景写的很清楚,感觉虽然是工具书,但是对照着做一遍应该可以对机器学习中python常用的这些库有更深入的理解,在应用中也能更为熟练. 以下是根据书上的代码进行实操,注释基本写明了每句代码的作用(写在本句代码之前)和print的输出结果(写在print之后).不一定严格按照书上内容进行,根据代码运行时具体情况稍作顺序调整,也加入了一些自己的理解. 如果复制到自己的环境下跑一遍输

 sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share adaboost(adaptive boost) bootsting is a fairly simple variation on bagging

2月22日更新:   0.Python从零开始系列连载: Python从零开始系列连载(1)——安装环境 Python从零开始系列连载(2)——jupyter的常用操作 Python从零开始系列连载(3)——Python的基本数据类型(上) Python从零开始系列连载(4)——Python的基本数据类型(下) Python从零开始系列连载(5)——Python的基本运算和表达式(上) Python从零开始系列连载(6)——Python的基本运算和表达式(下) Python从零开始系列连载(7)

首先要给那些不熟悉 Pandas 的人简单介绍一下,Pandas 是 Python 生态系统中最流行的数据分析库.它能够完成许多任务,包括: 读/写不同格式的数据 选择数据的子集 跨行/列计算 寻找并填写缺失的数据 在数据的独立组中应用操作 重塑数据成不同格式 合并多个数据集 先进的时序功能 通过 matplotlib 和 seaborn 进行可视化操作 尽管 Pandas 功能强大,但它并不为整个数据科学流程提供完整功能.Pandas 通常是被用在数据采集和存储以及数据建模和预测中间的工具,作

 下面一文章就总结几点关键: 1.要学会观察,尤其是输入数据的特征提取时,看各输入数据和输出的关系,用绘图看! 2.训练后,看测试数据和训练数据误差,确定是否过拟合还是欠拟合: 3.欠拟合的话,说明模型不准确或者特征提取不够,对于特征提取不够问题,可以根据模型的反馈来看其和数据的相关性,如果相关系数是0,则放弃特征,如果过低,说明特征需要再次提炼! 4.用集成学习,bagging等通常可以获得更高的准确度! 5.缺失数据可以使用决策树回归进行预测! 转自:http://blog.csdn.net

第1章 Tensorfow简介与环境搭建 本门课程的入门章节,简要介绍了tensorflow是什么,详细介绍了Tensorflow历史版本变迁以及tensorflow的架构和强大特性.并在Tensorflow1.0.pytorch.Tensorflow2.0之间做了对比.最后通过实战讲解了在Google cloud和AWS两个平台上的环境配置. 1-1 课程导学试看 1-2 Tensorflow是什么 1-3 Tensorflow版本变迁与tf1.0架构 1-4 Tensorflow2.0架构试

sklearn集成方法 bagging 常见变体(按照样本采样方式的不同划分) Pasting:直接从样本集里随机抽取的到训练样本子集 Bagging:自助采样(有放回的抽样)得到训练子集 Random Subspaces:列采样,按照特征进行样本子集的切分 Random Patches:同时进行行采样.列采样得到样本子集 sklearn-bagging 学习器 BaggingClassifier BaggingRegressor 参数 可自定义基学习器 max_samples,max_feat

Seaborn入门 Seaborn是基于matplotlib的python数据可视化库,提供更高层次的API封装,使用起来更加方便快捷. displot displot()集成了hist直方图和kde核函数估计的功能,函数如下: seaborn.distplot(a, bins=None, hist=True, kde=True, rug=False, fit=None, hist_kws=None, kde_kws=None, rug_kws=None, fit_kws=None, color

一.Catboost简介 全称:Gradient Boosting(梯度提升) + Categorical Features(类别型特征) 作者:俄罗斯的搜索巨头Yandex 官方地址 论文链接 | 项目地址 文档地址 视频 二.Catboost的特点 一般来说,Gradient Boosting(GB)方法适用于异质化数据.即,若你的数据集全由图片数据构成或者全由视频数据构成之类的,我们称其为同质化数据,这时使用神经网络往往会有更好的表现.但对于异质化数据,比如说数据集中有user gende

这篇文章出自facebook,主要探索了如何利用类别型特征(categorical features)并且构建一个深度推荐系统.值得注意的是,文章还特别强调了工业实现上如何实现并行,也很良心地给出了基于Pytorch和Caffe2的模型实现. 引言 目前的个性化推荐系统深度模型主要有两种方式: 推荐系统角度:这类系统使用内容过滤,即由专家对物品分类,然后根据用户的喜好进行匹配推荐.该领域随后发展为协同过滤方法,或者是其它基于邻居和隐语义(Latent factor)方法. 预测分析角度:这类方法