0.76076。对数据进行统计并可视化import pandas as pd
import numpy as np
data_train=pd.read_csv("D:/Titanic/data/train.csv")
print(data_train.info())#查看数据缺失情况
print(data_train.describe())#查看数据基本统计信息输出为： &
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2024-02-04 00:41:01
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欢迎来到Kaggle Learn的Python课程。本课程将介绍在开始使用Python进行数据科学之前需要的基本Python技能。这些课程针对那些具有一些编程经验的人，希望将Python添加到他们的项目中或提高他们的Python技能。 （如果你是第一次编程，你可能会发现这门课程节奏太快。第一课将简要介绍Python语法，变量赋值和算术运算符。 如果之前有Python经验，您可能希望直接跳
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2024-08-29 22:20:01
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今天刚刚接触python机器学习之kaggle实战这本书，初步学习了python机器学习库之sklearn的基本运用，照葫芦画瓢的对书中代码进行了一定的编写运行，小小记录我学机器学习之路 主要是这对支持向量机 、朴素贝叶斯、k近邻、决策树 ，使用sklearn快速对其进行建模训练操作一 支持向量机这里不涉及具体的算法原理知识，主要是使用sklearn库函数进行构建训练网络#使用sklearn中的
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2024-07-11 02:14:08
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大家好，我是对白。在我读研一那会儿，也参加过几个Kaggle比赛，如Two Sigma公司举办的AI量化比赛，当时虽然没有得奖，但也为我后续学习NLP和推荐算法奠定了良好的基础。今天给大家分享一篇大佬参加Kaggle的经验文章，作者是一名阿里算法工程师，希望对也想玩转Kaggle竞赛的朋友有所帮助，以下为原文。作者：jiazhuamh | 编辑：对白的算法屋这篇文章是我对自己第一次参加 kaggl
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2023-12-18 22:54:27
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数据分析不是我所擅长的，可以直接使用别人的读取代码，有eda的更好了，省劲，首先找一个好的，可以提交的代码跑一下提交，这是第一步。接下来，看看评论，哪种模型结构更好，站在巨人的肩膀上更轻松一点，现在主流都是残差网络了，需要尝试的也不是很多，如果比赛刚开始的话，不要着急，先进行数据分析，把数据下载下来不要着急，慢慢看，过一段时间评论会给出不少好的方案，还是一句话，站在巨人的肩膀上会更加轻松，第一次不
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2024-04-10 14:52:12
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利用kaggle提供的免费GPU训练自己的神经网络(猫狗大战数据集) 文章目录利用kaggle提供的免费GPU训练自己的神经网络(猫狗大战数据集)1.前言2.数据集选择3.读取数据并作预处理4.搭建模型与开始训练5.结束语 1.前言kaggle是一个社区，一个平台，他提供了每周至少30个小时的免费GPU并且这个GPU的性能十分不错，看价格直接就能把我说服对于硬件不好的同学(毕竟不是谁都不想刚入门就
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2024-01-02 13:32:34
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这是我最喜欢的数据集之一，每个数据集都对应于一个小型社区，你可以在其中讨论数据、查找公共代码，或者在其中创建自己的项目。这里包含了大量不同类型、不同结构的数据集内容。同时，还可以在其中获取到与每个数据集关联的资料，其中包含了许多数据科学家们提供的数据集分析笔记等。 这个数据集中包含了不同领域的数据内容，例如：公共交通、生态资源、卫星图像等。同时提供了搜索功能
kaggle 的入门可以从101playground 开始，重要的是要开始做，万事开头难。然后平时要多多看高手的文章，获奖经验。有的高手获奖者甚至会把自己的源代码放上去，你就是去仅仅跑一遍，也能学到非常多的东西。关于kaggle的问题分类：一般就是regression，classification, timeseries这几类。kaggle的问题一般解决过
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2023-10-03 16:19:17
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推荐系统的一个题目1.题目综述根据给出的事件信息、用户信息等，给出推荐的活动列表。对于每个时间，给出一个感兴趣的概率值，然后根据概率值进行排序。判定标准是 MAP（Mean Average Precision） at 200 2.数据预处理题目中给出了六个文件，分别是：train.csv:特征有6个，分别是用户，事件，是否被邀请，时间戳，感兴趣，不感兴趣。数据量：15000+
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2023-10-08 17:00:08
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# 深度学习实战：Kaggle篇
在当前的人工智能时代，深度学习技术已经成为了各类数据分析和预测任务中的核心工具。Kaggle作为一个数据科学竞技平台，给了我们很多机会去实践这些技术，并通过实际项目来加深我们的理解。在这篇文章中，我们将探讨如何开始一个Kaggle深度学习项目，并提供相应的代码示例。
## 深度学习项目流程
一个完整的深度学习项目通常可以分为以下几个步骤：
```merma
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
# Kaggle实战深度学习
在数据科学的世界里，Kaggle被视为一个不可或缺的平台，它不仅提供了丰富的数据集，还通过比赛激励着研究者和开发者之间的交流与合作。在这一背景下，深度学习作为一种强大的工具，已经成为很多Kaggle比赛中的核心部分。本文将介绍如何在Kaggle上利用深度学习进行数据分析，并提供一些代码示例来帮助理解这一过程。
## 深度学习概述
深度学习是一种机器学习方法，它通
原创
2024-10-28 04:43:14
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Titanic: ML from disasterdeal with csv trainning data using pandas etc.Titanic是kaggle的一个toy级别的入门问题，主要是为了熟悉一下kaggle题目的解题思路，以及用到的处理方法，算法，以及对应的函数库的使用。首先，用pandas做数据的读写，并且可以大致看一下数据长什么样子；然后，用seaborn可以了解一下数据
Kaggle从入门到实战教程（新手必备）文章目录：1 kernel的创建1.1 Notebook的kernel的创建（从零开始创建）1.1.1 相关的配置说明1.2 Script的kernel的创建（从零开始创建）1.3 从已有的数据集开始创建kernel2 kaggle创建新的文件2.1 kaggle通过上传创建新的文件2.2 自己手动创建py文件2.3 kaggle如何直接上传完整的项目使用
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2023-10-06 21:27:35
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小记前几个月开始玩kaggle，顺便巩固下自己的机器学习知识，记录一些常用到的代码~ 引用pandas 下的 one hot encoder 及 pd.get_dummies() 与 sklearn.preprocessing 下的 OneHotEncoder 的区别删除数据的方式#行删除
train = train.drop(train[(train['GrLivArea']>4000)]
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2024-07-15 16:02:04
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强制深度学习在GPU上运行是当今人工智能领域中的重要挑战之一。在实践中，开发人员常常需要确保他们的深度学习模型能够有效地利用GPU加速。以下是我对“强制深度学习在GPU上跑”的解决过程记录。
### 背景定位
在现代深度学习中，GPU因其高并行计算能力成为了必不可少的工具。与传统的CPU相比，GPU能够以更高的效率处理大规模的深度学习模型。然而，由于不恰当的配置或使用，深度学习模型可能无法有效
如何在本地运行深度学习框架
深度学习框架是进行机器学习和深度学习任务的重要工具，可以帮助我们构建、训练和部署神经网络模型。在本文中，我们将介绍如何在本地环境中运行深度学习框架，并以一个具体的问题为例进行演示。
首先，我们需要选择一个合适的深度学习框架。目前比较流行的框架有TensorFlow、PyTorch等。在本例中，我们将使用TensorFlow作为示例。
第一步是安装TensorFlo
原创
2024-01-30 08:14:00
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目录环境说明：1、准备工作2、源码下载：3、Pangolin安装：Eigen3安装Python安装boost库安装libssl-devOpenCV安装注意这个编译可能会出现找不到Qt5，下载Qt5，我下载的是5.12.81）添加库路径2）更新系统库3）配置bash4）保存，执行如下命令使得配置生效：6）opencv版本检测ORB_SLAM3的编译和安装源码编译：环境说明：我用的是虚拟机VMware
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2023-12-06 11:18:07
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&nbs
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2024-01-11 07:13:54
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Killers in Kaggle Competition1. XGBoost Modelimport pandas as pd
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对比随机决策森林以及XGBoost模型对泰坦尼克号上的乘客是否生还的预测能力
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2024-09-27 15:55:40
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