接上篇文章《自然语言处理入门小白从0开始学自然语言处理+学习笔记（一）》1、自然语言处理学习路径规划自然语言处理（NLP）开发环境搭建√分词demo（搭建helloworld工程）√案例：nlp实现预测天气冷暖感知度 √---案例需求和数据准备√---可视化数据分析√---KNN模型原理及欧式距离计算√---KNN分类器模型实现---利用KNN分类器采访随机游客预测天气感知度---机器学习库skl
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2024-09-24 21:17:52
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由于选修了数据挖掘课程，课程作业是完成Kaggle上的一个比赛，所以在机缘巧合下就知道了Kaggle这个平台，事实上我认为这是用来练手数据挖掘的一个绝佳场所。这篇文章适合和我一样刚接触Kaggle的朋友，对于已经熟悉这个平台的朋友，欢迎指出我的错误，必定虚心受教。本文分为两个部分，第一部分简单介绍在上面完成比赛的流程，第二部分以手写数字识别为例子详细描述完成比赛的整个过
kaggle 首战拿金牌总结 这篇文章是我对自己第一次参加 kaggle 竞赛并获得金牌(14/4129)的一个总结，谈不上太多经验，涉及到的一些比赛规则和小技巧希望能对刚刚开始打 kaggle 比赛的小伙伴起到一些帮助。1. 平台简介 kaggle 是全球首屈一指的数据科学、机器学习竞赛和分享平台。很多大公司作为出题方，会将问题和相关数据放在平台上形成一个竞赛，所有的 kaggle 用户都可以参
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2023-12-29 22:31:05
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通俗理解kaggle比赛大杀器xgboost说明：若出现部分图片无法正常显示而影响阅读，请以此处的文章为准：xgboost 题库版。 时间：二零一九年三月二十五日。0 前言xgboost一直在
这是第二次练习的比赛，通过看前辈的博客去复现的房价预测。下方是源码。。。https://github.com/yingdajun/github-战斗力提高+100，自信值+20
原创
2021-09-08 10:52:49
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这是入门的三个比赛的最后一次比赛，站在巨人的肩膀上，感觉自己的能力在提升。。。这是自己复现的源码https://github.com/yingdajun/digit_recongition
原创
2021-09-08 10:15:24
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在Kaggle的NLP比赛中，参与者通常会面对数据预处理、模型训练和调优等任务。气氛紧张而又激烈，成功与否往往取决于对技术细节的把握，以及对机器学习算法的深入理解。本文将记录在一场Kaggle NLP比赛中的经验，以应对类似场景、优化过程和性能提升。
### 版本对比
在NLP领域，常用的库有许多版本变化。以下是一些关键版本的演进历史及其特性差异：
| 版本号 | 发布年份 | 特性
未来是人工智能的时代！提到深度学习，逻辑回归是最经典的一个例子，也是很多教材的入门算法（比如吴恩达的深度学习）。鉴于本人零基础学习人工智能的痛苦经历，所以用通俗的语言把逻辑回归讲清楚。深度学习本身核心知识是数学知识，涉及到线性代数、概率论，微积分等。体会到很多读者都是像我一样，已经把这些知识早就还给老师了，所以我会逐步完善这个系列，用尽量通俗的语言来把深度学习的知识分享整理一遍。什么是“逻辑”？什
目录Kaggle介绍1. 基本情况2.含金量部分Kaggle题目kaggle的比赛类型选择1. 面向初学者：2. 面向竞赛者：3. 面向求职者：4. 其他比较冷门的比赛类型：★.**建议**申请Kaggle项目1.项目导师背景：2.项目进阶分级：3.预期成果：案例分享 Kaggle介绍1. 基本情况kaggle成立于2010年，是一个进行数据发掘和预测竞赛的在线平台。从公司的角度来讲，可以提供一
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2024-03-14 19:59:00
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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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Kaggle web traffic比赛：https://www.kaggle.com/c/web-traffic-time-series-forecasting/dataKaggle web traffic比赛第一名代码地址：https://github.com/Arturus/kaggle-web-trafficKaggle web traffic比赛第一名代码讲解：https://...
原创
2022-01-17 14:32:31
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# Kaggle比赛数据挖掘方案指南
Kaggle是一个非常受欢迎的数据科学竞赛平台，通过参与这些竞赛，你可以提升你的数据分析技能，学习新的技术，并且结识志同道合的朋友。如果你是刚入行的小白，那么本文将为你详细讲解如何实现一套完整的Kaggle比赛数据挖掘方案。
## 数据挖掘流程
在执行数据挖掘的过程中，可以遵循以下步骤：
| 步骤 | 内容 | 说
前言这是分享的第一个Kaggle比赛，也是Kaggle中难度最低的比赛之一，房价预测是一个回归问题，给出了房子的一些特征要求预测房子的价格。本文使用Pytorch构建一个线性模型来完成预测。 比赛地址为：我们可以在房价预测⽐赛的⽹⻚上了解⽐赛信息和参赛者成绩，也可以下载数据集并提交⾃⼰的预测结果。该⽐赛的⽹⻚地址是 https://www.kaggle.com/c/house-prices-adv
原创
2022-04-19 14:20:27
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计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，其目标是使计算机能够通过对图像或视频的处理和分析，从中获得对现实世界的理解和认知能力。而Kaggle则是一个著名的机器学习竞赛平台，其中的计算机视觉比赛提供了一个很好的平台，让数据科学家们能够探索和应用计算机视觉技术。
本文将介绍Kaggle计算机视觉比赛的基本流程，并提供一个简单的代码示例，帮助读者快速入门。
## Kaggle计算机视觉比赛流程
K
原创
2023-12-18 10:23:17
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钢材缺陷分类检测及标记这个是去年的比赛，过了很久了才来记录一下。附上IEEE-CIS Fraud Detection的总结赛题理解kaggle链接 竞赛主要目的是钢材图片进行缺陷检测分类及标记，图像识别的机器学习问题，使用到了google的开源框架，EfficientNet评估标准：是Dice coefficient戴斯相似性系数 （倾向于保守预计，错判比漏判损失严重）结果：0.90798，0.91
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2024-09-10 09:52:10
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文章目录一、?赛事简介二、?数据描述三 、数据预处理3.1 ? 导入相关库，设置超参数3.2 ?数据清洗3.3 ✏️写入标注图片3.4 ?获取bbox，生成标注文件3.5 ? 创建Folds字段，划分训练集和验证集四、数据分析，可视化展示4.1 ⭕BBox分布4.2 ?可视化展示五、? [YOLOv5](https://github.com/ultralytics/yolov5/)训练5.1 ⭐
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2024-05-23 10:27:40
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【干货】Kaggle 数据挖掘比赛经验分享2017-05-09 陈成龙 腾讯全球高校算法大赛简介Kaggle 于 2010 年创立，专注数据科学，机器
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2023-07-11 13:22:05
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1、竞赛 Kaggle 竞赛主要分成以下几个类别。1、 入门比赛 Getting Started 入门比赛 Getting Started 给萌新们一个试水的机会，没有奖金，但有非常多的前辈经验可供学习。很久以前Kaggle这个栏目名称是101的时候，比赛题目还很多，但是现在只保留了4个最经典的入门竞赛：手写数字识别、沉船事故幸存估计、脸部识别、Julia语言入门。2、训练场 Playground
原创
2023-02-08 20:26:06
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一、背景介绍很早就想入坑 kaggle NLP 类比赛，记得最初是跟着教程跑入门赛 Bag of Words Meets Bags of Popcorn，被一步步的文本预处理搞得心累，...
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2022-12-16 20:17:30
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2018年 BERT 问世，迅速统治了 kaggle NLP类比赛。鉴于 BERT 及其后继者在 NLP 多个任务上简单且有效，这里的总结也就局限在如何使用 BERT 类模型打比赛。
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2022-12-29 16:13:15
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