如何利用高性能分布式计算平台来解决现实问题一直是人们所关心的话题。近期，comSysto公司的Danial Bartl就分享了该公司研发团队利用Spark平台解决Kaggle竞赛问题的经历，为Spark等平台应用于数据科学领域提供了借鉴。\\ Danial提到，comSysto公司经常会举行一些讨论会，来评估未来的技术和共享以往的经验。在近期，大数据分析类的众包平台Kaggle的一道数据科学的挑
请提前准备好python的数据分析相关库，例如pandas、numpy、sklearn等1. 参加比赛：Titanic1.1 在比赛页面下载数据这里以“泰坦尼克号生存率预测”案例为例train.csv为训练集， test.csv为测试集， gender_submission.csv为提交的样例，用于告诉你提交的格式1.2 分析数据并训练分类器# -*- coding: utf-8 -*-
imp
# 如何在Kaggle中修改PyTorch版本
在Kaggle平台上，有时我们需要使用特定版本的PyTorch，因为某些功能或模型可能只在特定版本中可用。本文将为您详细说明如何在Kaggle中修改PyTorch版本的整个流程，并通过示例代码进行说明。
## 流程步骤
为了方便理解，我们将整个流程分为以下几个步骤：
| 步骤编号 | 操作
1、kaggle在output上运行（可以从kaggle上查看因为input只能读，所以再output上运行再执行：import torch
print(torch.__version__) # 查看torch当前版本号
print(torch.version.cuda) # 编译当前版本的torch使用的cuda版本号
print(torch.cuda.is_available()) #
本文分享下kaggle小白可能经常遇到的两个错误的解决方案。1.提交失败第一次使用的可能在测试notebook的时候没报错，但是在提交结果的时候报错了，可能为如下： 解决方法这是因为save version的时候notebook是在有网环境下的，而一般的比赛在推理的时候是断网的，所以需要在保存notebook的时候把网络关掉，如下图所示: image
2.找不到segmentat
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2024-01-18 23:56:40
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目录一、Kaggle介绍二、Titanic幸存预测——竞赛介绍2.1、阅读项目基本信息2.2、项目所给数据三、竞赛分析及代码实现 3.1 竞赛分析3.2 代码实现 3.3 结果展示一、Kaggle介绍 Kaggle合集开篇，还是对Kaggle进行简单的介绍。kaggle
# 如何卸载pytorch指定版本
## 简介
在kaggle上使用pytorch进行深度学习开发时，有时我们需要卸载已安装的pytorch版本，然后安装指定版本的pytorch。本文将介绍如何通过命令行卸载pytorch并安装指定版本的步骤。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
Start(开始)
Step1[查看已安装的pytorch版本]
原创
2023-11-20 05:11:27
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注册kaggle后当然是先熟悉了compete（一些题目）和cources（一些很好的零基础入门教程）。然后在一个题目中又有data（要处理的数据集）、notebooks（大佬们的题解）、discussion（顾名思义）、leaderboard（差不多就是rank）这几部分。 目录前言一、用什么写？二、摸鱼历程1.可视化2.数据预处理2.1.一些特定的预处理2.2.sklearn的预处理函数3
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2023-10-23 13:39:43
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1、简单介绍 本人在kaggle这个领域实属纯小白，所以现在想记录一下自己在kaggle的学习之旅，kaggle的这个系列从2022年7月16日写起，什么时候能够完成我也不知道。 起初是因为加入实验室，小组任务分配今天要跑通“泰坦尼克号幸存者预测”的代码，在网上搜索过后得知，这是kaggle里
1. kaggle介绍 Kaggle(官网：https://www.kaggle.com/)是由Anthony Goldbloom和Ben Hamner于2010年创立的一个数据科学社区。它为数据科学家和机器学习工程师提供了一个平台，可以在该平台上进行数据分析和建模活动，同时进行竞赛式的数据分析等活动。Kaggle除了提供竞赛外，还有数据及代码分享，知识讨论，实时赛事和基于云端的notebook
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2023-12-06 07:11:11
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开始学习机器学习的内容，对大数据处理很有兴趣，希望以此为鉴好好学习。Kaggle竞赛项目的全国过程：了解问题背景：对竞赛的背景进行了解下载数据分析数据：expolre data analysis数据处理和特征工程：data process and featureEngineering模型选择:model select提交结果：Submission了解问题背
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2024-06-18 20:26:10
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本文是博主基于之前练手Kaggle上泰坦尼克的入门分析而做的个人总结此案例是读者经过研究多个Kaggle上大神的kernel经验，加上个人的理解，再加入百分之一的运气得到 的结果此案例的亮点在于特征工程部分，对于变量的处理及属性的构造的姿势值得学习~~~0 简介 关于这个案例，具体的介绍及简介，见Kaggle官网上的数据，内容很全，唯一一个要必须提到的是，官网上的关于变量
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2024-08-23 16:24:35
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数据挖掘比赛----Kaggle实战
数据挖掘--非常火爆的一个话题，跟大数据结合的模式也是赚足了噱头，工业界各土豪公司也是砸下重金网罗各种数据挖掘/机器学习人才。如今掌握一门挖掘技巧的实用性跟急迫性。在学习的过程中，除了相关理论的学习之外，最重要的就是如何把理论用于实践，当然做项目是最直接有效的实践方式，除此之外，参加一些数据挖掘比
# Kaggle能用PyTorch吗？
## 引言
Kaggle是一个广受数据科学家和机器学习从业者欢迎的平台，用于分享、参与和竞赛各种数据科学项目。而PyTorch是一个开源的深度学习框架，提供了丰富的工具和功能，使得在构建和训练神经网络方面变得更加简单和高效。那么，Kaggle能够与PyTorch无缝集成吗？本文将对此进行探讨。
## Kaggle简介
Kaggle是一个面向数据科学家
原创
2024-01-06 07:12:11
305阅读
Kaggle网站的比赛（Competition）可以分为两大类：面向初学者 1、Getting Started：让初学者体会机器学习比赛 2、Playground：有趣的比赛，主要看创意，而非解决问题面向竞争者 1、Recruitment：赞助商为招聘数据科学家而设立的比赛 2、Featured：为解决商业问题设立的有奖金的比赛 3、Research：解决学界前沿问题设立的比赛一般来说，
# Kaggle与Python：你需要知道的基本知识
Kaggle是一个广受欢迎的数据科学与机器学习的平台，提供丰富的数据集、竞赛和学习资源。无论你是数据分析的初学者还是经验丰富的机器学习专家，Kaggle都能提供你所需要的工具和资源。而Python作为一种易于学习且功能强大的编程语言，是在Kaggle上进行数据分析和机器学习的首选语言。
## 为何选择Python？
Python之所以在数
作为一个kaggle的入门级玩家，首要的事情当然是读代码，熟悉库，模仿老玩家了。首先要做的事情就是熟练掌握完成一项竞赛是怎样一个流程，以kaggle-titanic为例，进行初步学习。文章翻自http://www.ultravioletanalytics.com/2014/10/30/kaggle-titanic-competition-part-i-intro/。由于本人能力有限，编写有不当之处
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2024-10-30 10:01:20
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关于“PyTorch、Kaggle与Scikit-learn之间的区别”，它们虽然都是机器学习领域的重要工具，然而各自特性和用途却大相径庭。在本篇博文中，我将逐步阐述环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化和生态扩展等内容，以便读者更加深入地理解这三者的不同及各自的应用场景。
## 环境准备
在项目初期，确保你的开发环境是非常重要的。以下是必要的依赖安装指南:
```bash
# 安
# 如何在Kaggle上卸载PyTorch
在数据科学和机器学习的领域，Kaggle是一个非常流行的平台，其中许多开发者和研究者使用不同的环境来进行数据分析和模型训练。而有时我们可能需要卸载某个库，比如PyTorch，来重新安装其他版本。在本文中，我将向你详细说明如何在Kaggle上实现这一操作。
## 整体流程
以下是卸载PyTorch的基本流程：
| 步骤 | 描述
step1：将模块、代码上传到kaggle1.1 创建自定义的模块假设自定义的模块文件夹名为【document】，文件夹内的代码文件为test5.py。其中test5.py代码内容如下：# test5.py
def my_print():
print('hello world')1.2 上传到kaggle将document文件夹作为一个模块上传到kaggle，作为一个dataset：在弹出
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2024-01-07 17:34:06
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