1. 赛题阅读小节提要 该阶段需要确定，问题的类型（分类or回归），模型的评估标准等。 算法竞赛中对于赛题背景的业务挖掘点到即止即可，一方面是因为出于保密性要求，竞赛主办方会刻意隐藏部分信息，脱敏、创造新字段、甚至是不给出字段解释都是常见方法；另一方面，对于机器学习来说，重数字规律可能会强于重业务逻辑。 如果碰到较为复杂的赛题，可以看论坛老哥们是怎么解读的。1.1 赛题背景 信用评分算
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2024-07-15 13:14:25
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跑深度学习代码的时候电脑GPU太垃圾了，batch-size设置的很小，训练时间长？kaggle提供免费GPU啦！！！跟着我一起来白嫖吧1、第一步：注册登录kaggle可以使用Google、雅虎、Facebook账号登录，如果你已经有了这些账号直接登录即可。这些账号博主都没有，所以通过邮箱注册登录。首先进入kaggle主页Kaggle: Your Machine Learning and Data
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2023-12-03 21:14:16
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学习机器学习的人都知道，训练的时候GPU比CPU要快很多。大部分人的显卡很一般，就算装tensorflowGPU版本，也不比CPU版本计算的快多少，于是我们可以用在线的免费的GPU计算资源kaggle。下面就来详细介绍下如何使用它进行计算。一、注册kaggle账号进入kaggle官网，点击右上角的Register注册账号，登陆的话选择sign in。注意的是，在注册的时候，验证码部分需要，
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2023-10-17 16:24:58
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目录1.数据读取2.数据清洗3.数据重构4.建模预测提交 5.总结比赛的基本流程由四个部分组成：数据读取、数据清洗、数据重构、建模预测提交导包：import numpy as np
import pandas as pd
import pandas_profiling as ppf
import joblib # 模型的保存
import matplotlib.pyplot as pl
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2023-11-28 13:03:22
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在使用Python时，需要使用各种各样的库，通常会使用pip直接安装，这样最为简单也最方便。但最为崩溃的地方在于有时候速度出奇的慢，因为pip默认使用的源为官方源，而官方源在国外。通常的解决方法是更换源，常见的国内源如下所示：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 清华http://pypi.doubanio.com/simple/ 豆瓣http://m
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2023-06-07 19:35:07
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python：pip命令使用pip命令安装库 #1 pip install 库名 #使用pip命令更新库#1 pip install --upgrade 库名 比如更新scikit-learn包#1 pip install --upgrade scikit-learnpip更新#1 Python -m pip install --upgrade pip 镜像#Windows：进入%AP
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2023-06-27 09:43:20
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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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这里以win10为例，小白开发者们，切记 一定要使用win10专业版， 首先安装python3，我这里使用的是python3.6，可以官网下载python官网下载地址 点击进行下载，这个不会的自行去问下度娘，那里有很多解决方案 这些下载就跳过了，直接安装，安装的时候也是傻瓜式安装，一直下一步就行，没有技术含量，如果安装不成功的话就可以卸载掉，然后放弃开发 安装完python之后，ctrl+R 然后
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2023-08-23 14:16:56
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目录零、参考连接一、安装pip二、pip命令的基本使用方法1、指定库的名字2、从Requirements文件安装3、其他基本命令三、控制库的版本-Version specifiers四、控制库的平台-Environment Markers 零、参考连接https://pip.pypa.io/en/stable/user_guidehttps://pip.pypa.io/en/stable/ref
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2023-09-24 17:32:28
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# 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
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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# 换源Python：高效的软件包管理
在Python的开发过程中，我们常常需要使用各种第三方库和包，而这些包大多数都是从Python的官方仓库（PyPI）中下载的。然而，有时候由于网络原因，访问这些资源可能会变得缓慢，甚至无法访问。为了提高下载速度和解决网络问题，换源成为了一个重要的技巧。
## 什么是换源？
换源是指将Python包管理工具（如pip）中的软件包源更改为一个更快或更可靠的
原创
2024-09-25 09:21:01
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# Python换源教程
## 介绍
在进行Python开发时，我们经常需要使用到各种第三方库来辅助开发。但是由于网络原因，有时候我们可能无法正常访问官方源或者网络连接较慢，这就导致了无法正常安装第三方库或者安装速度过慢。为了解决这个问题，我们可以通过更换Python源来加速安装或者解决访问问题。
本文将详细介绍如何进行Python换源操作，并提供相应的代码和说明。首先，我们来看一下整个换源过
原创
2023-10-28 08:35:24
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# 如何换源 Python：新手开发者指南
在Python中，`pip` 是包管理工具，用于安装和管理Python包。在某些情况下，由于网络问题，我们可能需要更换默认的源，例如使用国内镜像源，以加快包的下载速度。本文将带领你了解如何换源，并提供逐步的指导，包括每一步的代码和解释。
## 换源流程
下面是换源的基本流程：
| 步骤 | 说明 |
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## Python换源教程
### 1. 简介
在使用Python进行开发的过程中，我们会经常使用到各种第三方库和工具包。而这些库和工具包的安装，则依赖于Python的包管理工具pip。然而，由于某些原因，我们有时候可能无法直接从官方源上下载到我们所需要的包。这时，我们就需要换源，即指定一个可用的源来下载需要的包。
本教程将向你介绍如何实现Python换源的步骤，并提供相应的代码和注释，帮助
原创
2023-09-08 04:06:19
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安装地址：https://pypi.python.org/pypi/pip#downloads 下载完成后，找到文件并进行解压，找到下面路径。 打开cmd，cd到当前目录下，然后执行下面命令： pythonsetup.pyinstall 最后为pip添加环境变量，找到pyth
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2023-07-04 11:09:11
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上周自己有使用Kaggle平台运行项目的需求，查阅了一些文章，结合自己的实践经验写了此文章，将使用Kaggle平台运行项目并查看下载日志文件的过程详细记录了下来，一些注意事项也写了，希望能够帮助到大家。目录一、上传项目第一步：创建notebook第二步：上传项目和数据集第三步：进行设置，打开GPU第四步：运行项目二、查看运行结果、下载日志文件
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2023-10-28 14:07:49
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有时候为了得到更好的模型结果，你可能需要使用一个更大的batch-size去训练，但是自己的电脑gpu又带不动，那么这时候你就可以尝试去使用一些免费的线上训练网站了，下面我将介绍使用kaggle离线训练自己的神经网络模型步骤。一、登录kaggle直接百度搜索或者点击下面网址进入kaggle。 进入网站后如果没有注册可以先注册，按照提示注册即可，可以参考以下网址。二、新建Notebook如图所示，依
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2023-11-15 07:19:07
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遇到没GPU想训练模型的情况，CPU跑好久，可利用Kaggle的云GPU。1、注册参考[1]，其中，kaggle官网： 地址2、进入主页，可用creat创建nootbook，之后可按正常jupyter的操作进行 3、上传数据 可利用Kaggle上的线上的数据集，如果想利用自己的数据来训练模型，需从本地上传（1）右上方的Add
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2023-11-02 10:52:50
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