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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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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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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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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现在除了 Win 和 Mac 外,越来越多朋友想要学习使用 Linux 系统。不过,国外的诸如 CentOS、Ubuntu 似乎“专业”了点,而对于新手/普通用户,面向国人的优麒麟或深度操作系统则可能更加合适。作为优秀的国产 Linux 发行版之一,深度 Deepin 操作系统近年来发展相当迅速,团队投入了十足精力开发和精心设计,最新的 Deepin 15.
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2023-10-08 13:01:47
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# Halcon深度学习占内存崩溃的解析与解决方案
## 引言
随着计算机视觉技术的快速发展,深度学习在图像处理领域的应用越来越广泛。Halcon是一个强大的图像处理软件,其深度学习模块为开发者提供了丰富的工具。然而,内存占用问题常常让开发者感到沮丧,尤其是在处理复杂或大规模的数据时,应用程序可能因为内存崩溃而停止工作。本文将探讨这个问题的原因以及解决方案,并提供代码示例和流程图。
## 造
原创
2024-10-28 06:36:22
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# 显卡共享内存与深度学习的应用
随着深度学习的快速发展,GPU(图形处理单元)已经成为了深度学习任务的核心计算单元。由于显卡的内存通常比CPU内存要少,因此在某些情况下,共享内存能够提升计算性能。本篇文章将讨论显卡共享内存的概念及其在深度学习任务中的应用,并通过代码示例进行说明。
## 显卡共享内存的概念
显卡共享内存是指在GPU和CPU之间共享一部分内存,以便提升数据传输的速度。在深度学
原创
2024-09-21 03:59:58
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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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# 深度学习中的内存溢出:在VSCode中实现
内存溢出是深度学习中常见的问题,特别是在处理大数据集或复杂模型时。本文将指导你如何在Visual Studio Code(VSCode)中模拟深度学习的内存溢出情况,我们将通过一个简单的示例来演示这一过程。
## 流程概述
下面是实现这一目标的整体步骤:
| 步骤 | 描述
# 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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&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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