kaggle是一个国外的数据挖掘竞赛平台，大家做完竞赛之后会写一些指导，因此可以通过其他人写的指导文件进行学习，kaggle传送门。其中有一个入门类的分析问题是分析Titanic号的救援问题，分析哪些因素会影响到是否被救援，首先打开Titanic这个问题的具体页面，Titanic: Machine Learning from Disaster,先看一看overview里面的description和
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2024-01-15 19:49:24
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什么是数据分析 数据分析指的是通过统计学方法对采集来的数据进行整理分析，从中提取有用信息并最终得出结论的过程数据分析的一般流程 明确数据分析目的 数据分析要根据目的选择分析方式。根据目的，选择刚刚好的分析方式是我们每位数据分析师应该把握的人生哲学 数据分析的目的分为三类： 1. 对现状进行描述性分析，给决策者提供未来发展方向的根据 2. 原因
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2024-09-05 06:03:52
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- 简介Kaggle 于 2010 年创立，专注数据科学，机器学习竞赛的举办，是全球最大的数据科学社区和数据竞赛平台。笔者从 2013 年开始，陆续参加了多场 Kaggle上面举办的比赛，相继获得了 CrowdFlower 搜索相关性比赛第一名（1326支队伍）和 HomeDepot 商品搜索相关性比赛第三名（2125支队伍），曾在 Kaggle 数据科学家排行榜排名全球第十，国内第一。笔者目
新建的kaggle如下图所示，点击上方的 add data, 即可搜索并添加想使用的数据集，新添加的数据集会放入input文件夹下。 在kaggle训练的数据集都是在线添加，如果想要训练自己的数据集，需要上传数据集，但是这需要翻（你懂的。。。）。此处以猫狗数据集为例。一、文件夹读取的路径问题需要特别注意的是，添加到input后显示的文件路径可能和实际的文件路径不一致，比如这个猫狗数据集的input
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2023-11-13 23:09:08
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打算用一下kaggle，试着做一下机器学习的项目，熟悉一下机器学习的步骤之类的。希望在学期结束后，有一些进步就很好了。第一个项目是titanic。项目目标是根据给定的数据集判断哪些人更有可能存活。由于是第一个项目，对于要看什么，要做什么是七窍通六窍--一窍不通（哈哈哈烂梗），所以先看一个写的很细致的notebook。根据这个notebook走一遍，了解一下相应的流程和基本的代码。使用的编程语言是p
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2023-12-15 17:23:51
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# 如何实现Kaggle数据分析：新手指南
Kaggle是一种数据科学平台，既可以进行数据分析，也可以参与各种机器学习竞赛。对于初学者来说，从零开始进行数据分析可能会让人感觉有些复杂，但只要掌握了流程和主要步骤，任何人都可以轻松上手。本文将从流程、代码实现和必要的注意事项为您提供一个清晰的指导。
## 数据分析流程
以下是进行Kaggle数据分析的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
| -
在现代数据科学的应用场景中，Kaggle 作为数据分析和挖掘项目的主平台，吸引了越来越多的数据科学家和分析师的参与。本篇博文将系统详细记录一个Kaggle数据分析挖掘项目的全生命周期，涵盖从背景定位到演进历程，再到架构设计、性能攻坚、故障复盘和扩展应用的完整流程。通过理论模型、时间节点、架构设计、性能优化和故障管理，我们将搭建起一个成熟的技术框架。
### 背景定位
在当今商业环境中，数据的挖
在 Kaggle竞赛中出现过奇怪的现象：一只队伍，靠着对极个别特征feature的充分利用（被称为魔法属性），立即将对手超越，成功霸占冠军位置。然而，这可能是竞赛方数据准备过程中出现的失误，使模型沿着有纰漏的，甚至是颠倒的因果关系进行预测，但在测试数据中得到预测结果是极好的。1.什么是机器学习中的 Data Leakage ?数据泄漏Data Leakage是在数据分析中需要解决的重要问题之一。
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2024-08-09 18:49:45
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1. 引言Kaggle是一个进行数据挖掘和数据分析在线竞赛网站, 成立于2010年. 与Kaggle合作的公司可以提供一个数据+一个问题, 再加上适当的奖励, Kaggle上的计算机科学家和数据科学家们(也可能是像我这样的菜鸟)将会领取任务, 提供自己的解决方案. 你在提交自己的解决方案后, 在截止日期之前都可以做出修改. 全世界的人都可以在Kaggle上提供自己的解决方案, 充分发挥了集体智慧.
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2023-11-04 20:41:12
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近日，亚马逊AWS高级技术顾问Will Badr介绍了8种寻找机器学习数据集的方法。通过这些方法，不仅能够找到大量的实验数据集及相关的描述和使用示例。在某些情况下，还会有用于训练数据集的算法代码。以下，就是他介绍的8种方法：1、Kaggle数据集 Kaggle的数据集中，包含了用于各种任务，不同规模的真实数据集，而且有许多不同的格式。此外，你还可以在这里找到与每个数据集相关联的交互式笔记本Kern
# Kaggle租房数据分析指南
在数据科学的世界中，Kaggle是一个非常受欢迎的平台，提供了大量的数据集供用户进行分析和建模。在这篇文章中，我将指导你如何进行一个Kaggle租房数据的分析，适合刚入行的新手。我们将一步一步来，形成清晰的流程。
## 流程概述
以下是进行Kaggle租房数据分析的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 下载数据
原创
2024-10-27 04:02:09
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需求：将旅游线路进行分类并从数据库中取出数据进行页面展示分析分析数据库旅游线路表：tab_route 旅游线路分类表：tab_category 可以发现一个分类表可以对应多条路由线路，存在着一对多的关系。后台模块设计分析：前台旅游分类：页面分析（前台和后台的数据交互）： 前台需要通过ajax传到后台的数据：也就是前台展示分页内容需要请求的数据int currentPage：当前页码int page
通过数据堆叠、数据清洗、特征提取、特征选择、构建模型等方法，实现对泰坦尼克号生存人数的预测。因为是刚开始接触机器学习，所以会有很多模型还没学到，知识较为浅层，kaggle的得分是801.观察数据通过泰坦尼克号比赛中，很多很多的资料中，有一个非常重要的点便是对数据的理解，我们要打一个比赛，要去分析一些数据的前提是我们对于数据足够的了解，知道它们之间的关系，了解他们的数据类型……2.导入数据首先我们将
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2024-01-02 13:21:28
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云栖君导读：很难找到一个特定的数据集来解决对应的机器学习问题，这是非常痛苦的。下面的网址列表不仅包含用于实验的大型数据集，还包含描述、使用示例等，在某些情况下还包含用于解决与该数据集相关的机器学习问题的算法代码。1 -Kaggle数据集 这是我最喜欢的数据集网站之一。每个数据集都有对应的一个小型社区，你可以在其中讨论数据、查找公共代码或在内核中创建自己的项目。该网站包含大量形状、大小、格
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2024-01-16 16:33:22
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列车信息获取(一)——数据总览第一次写博客，不知道怎么写。主要写的就是通过script的跨域访问去访问12306对外暴露的接口。然后取得车次信息并通过SSM框架保存在数据库中开发环境:JDK1.8+idea+SSM+httpclient4.5.3+Mysql5.7.16获得的数据如下：获得的数据大约有9000条。1. 获得数据源的URL这是获得12306上所有的车次信息。进入12306网站的车次查
简单地说，数据分析就是数据进行分析，从专业上说，数据分析就是依据分析目的，用适当的统计分析及工具，对收集来的数据进行处理与分析，提取有价值的信息，发挥数据作用，为企业的营销、战略的制定提供帮助和支持。但在数据分析之前，就要收集数据、读取数据，否则，就是巧妇难为无米之炊。收集数据是基础，读取数据是数据分析前提。如何进行数据读取是任何语言的基本功，是任何语言的入门。我们先看下SPSS如何读取数据？SP
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2024-01-12 22:45:44
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本文最早发表在时间为:2021-12-08 本案例数据链接（数据是本人业余时间模拟数据，需要的自行下载）：数据点我下载数据来源为工作中接触到的某公司后台数据，在完成工作相关分析后，本人对该部分数据虚拟重建用以复盘整理学习是为了不落后， 整理则是为了不忘记。通过本文您将学习到：hive 相关知识shell 命令电商销售数据主要探索方向开窗函数使用本项目主要复盘下面拆解图中，消费主力人群特征和
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2023-11-02 08:54:15
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第 PAGE 页码 页码 页 / 总页数 NUMPAGES 总页数 总页数 页关于计算机类的论文范文导读：我根据大家的需要整理了一份关于《关于计算机类的论文范文》的内容，具体内容：计算机专业教学对培养学生的计算机应用能力和综合素质方面有着重大的影响。下面是我为大家整理的计算机类的论文，供大家参考。计算机类的论文范文一：计算机网络数字数据通信技术摘...计算机专业教学对培养学生的计算机应用能力和综合
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2024-01-13 13:08:43
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搞个毕业论文分析有多难，来看看网友们的吐槽：看着网友们叫苦连天，如果要问小编论文分析到底有多难？我想其实并不难。这篇文章就会告诉你，掌握分析套路其实也可以很容易。论文问卷设计中多会使用量表数据，这样会让问卷更加专业，并且也能深入挖掘数据信息，但同时也会让整份问卷的分析变得复杂。尤其当导师要求用SPSS分析的时候，对于缺乏统计学知识的同学来说，真实情况往往是引用了一个量表收集了数据，然后就不知道要怎
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2024-01-11 13:16:05
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第五章 数据文件的合并与拆分添加变量多个数据文件的合并 变量的合并 练习：1.将带权重的问卷录入数据.sav中的权重变量添加到问卷录入数据(整理后).sav文件中，并尽量保留数据。
操作流程：数据——合并文件——添加变量 2. a.Sav包括了id号为偶数的5位受访者的性别、年龄和身高，c.s
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2024-01-12 12:17:44
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