1.Kaggle 基本介绍Kaggle 于 2010 年创立，专注数据科学，机器学习竞赛的举办，是全球最大的数据科学社区和数据竞赛平台。在 Kaggle 上，企业或者研究机构发布商业和科研难题，悬赏吸引全球的数据科学家，通过众包的方式解决建模问题。而参赛者可以接触到丰富的真实数据，解决实际问题，角逐名次，赢取奖金。诸如 Google，Facebook，Microsoft 等知名科技公司均在 Kag
前些天报名参加了 Kaggle 的 Data Cleaning 5天挑战，5天的任务如下：Day 1: Handling missing valuesDay 2: Data scaling and normalizationDay 3: Cleaning and parsing datesDay 4: Fixing encoding errors (no more messed up text f
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2024-05-28 21:28:58
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Kaggle在上周五开始了一个Research Prediction Competition，基于1）sMRI；2）FNC；3）IC-spatial maps预测年龄和4个匿名的变量。数据来源于UK Biobank。组织者来自The Tri-Institutional Georgia State University/Georgia Institute of Technology/Em
学习目录：1. Hello, Python简单介绍python的常量、变量赋值以及算术运算2. 练习: Syntax, Variables, and Numbers3. Functions and Getting Help函数定义及调用, 并使用python内建文档4. 练习: Functions and Getting Help5. Booleans and Conditionals使用布尔代数
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2024-06-06 14:53:41
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本文翻译自kaggle learn，也就是kaggle官方最快入门kaggle竞赛的教程，强调python编程实践和数学思想（而没有涉及数学细节），笔者在不影响算法和程序理解的基础上删除了一些不必要的废话，毕竟英文有的时候比较啰嗦。一.决策树算法基本原理背景：假设你的哥哥是一个投资房地产的大佬，投资地产赚了很多钱，你的哥哥准备和你合作，因为你拥有机器学习的知识可以帮助他预测房价。你去问你的哥哥他是
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2023-10-23 16:09:51
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文章目录0 前言1 简介2 数据准备2.1 导入数据2.2 检查空值2.3 正则化 Normalization2.4 更改数据维度 Reshape2.5 标签编码2.6 分割交叉验证集3 CNN3.1 定义网络模型3.2 设置优化器和退火器 optimizer and annealer3.3 数据增强4 评估模型4.1 训练和交叉验证曲线4.2 混淆矩阵 Confusion matrix5 生成
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2024-07-22 11:25:38
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在这篇文章中，我将详细记录如何解决“kaggle docker环境下载”的问题。Docker 容器化技术可以让我们快速搭建和运行 Kaggle 数据科学环境，而本文将涵盖从环境预检到安全加固的全部步骤。
## 环境预检
在开始部署 Kaggle Docker 环境之前，我们需要确保符合以下系统和硬件要求。
### 系统要求
| 操作系统 | 版本
1.Kaggle的比赛究竟锻炼的是什么能力？首先说，绝大部分的Kaggle比赛是Data Mining(DM)比赛（除少数是和Discrete Optimization还有Computer Vision(CV) 有关），最重要的是和Machine Learning(ML)关系不大。这是很多人一个误区，往往希望在Kaggle上学到很多ML的知识。Kaggle教给我的第一件事情，就是让我清晰领会到了这
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2024-01-28 02:51:59
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在Kaggle平台上，有时我们需要切换默认执行的Python版本，以便使用特定的库或者特定的功能。这类需求在数据科学和机器学习的项目开发中经常出现。本文将详细记录解决“kaggle怎么切换默认执行的python版本”这一问题的过程，包含问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试、预防优化等多个部分。
## 问题背景
在Kaggle上进行数据分析和建模时，默认的Python版本和环境配置会
用python参加Kaggle的经验总结 作者 JxKing 最近挤出时间，用python在kaggle上试了几个project，有点体会，记录下。Step1: Exploratory Data AnalysisEDA，也就是对数据进行探索性的分析，一般就用到pandas和matplotlib就够了。EDA一般包括：每个feature的意义，f
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2024-01-11 10:12:51
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参考：机器学习系列(3)_逻辑回归应用之Kaggle泰坦尼克之灾参考：Kaggle泰坦尼克特征工程和模型融合『解决一个问题的方法和思路不止一种』『没有所谓的机器学习算法优劣，也没有绝对高性能的机器学习算法，只有在特定的场景、数据和特征下更合适的机器学习算法。』 Kaggle上的大神们，也分享过一些experience，说几条我记得的哈： 『对数据的认识太重要了！』 『
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2024-06-12 22:26:01
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Kaggle的技巧总结学习前面写了一些简单的pandas,numpy等使用方法，但是还是一直不清楚使用他们的目的和真正带来的好处是什么。我对于DS目前的总体理解目前DS notebook里面所做的数据处理有2个不同的目的：为了写分析报告（analysis report）：很多做了很多的图，比较了两个参数，然后就没有对于模型准确率的改善有任何帮助，但是却是报告的重要组成部分，帮助不认识这个数据的人尽
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2023-11-20 14:31:10
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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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一个题一般都会有一个量化评价指标，所以又比数模竞赛更专注。因此从事数据分析挖掘行业的研究人士和工作者都可以在上面找到一些题目练手。Kaggle只允许每个题目每天提交2次结果，所以你不能线下疯狂尝试各种参数往上测试。 现在有一道机器学习的题目 Titanic: Machine Learning from Disaster 这个题数据量小而且问题简单就是
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2024-02-20 10:28:55
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3.16 实战Kaggle比赛：房价预测作为深度学习基础篇章的总结，我们将对本章内容学以致用。下面，让我们动手实战一个Kaggle比赛：房价预测。本节将提供未经调优的数据的预处理、模型的设计和超参数的选择。我们希望读者通过动手操作、仔细观察实验现象、认真分析实验结果并不断调整方法，得到令自己满意的结果。3.16.1 Kaggle比赛Kaggle是一个著名的供机器学习爱好者交流的平台。图3.7展示了
# 如何在Kaggle中更改Notebook的Python环境
Kaggle 是一个流行的数据科学平台，许多数据科学家和开发者在这里分享和创建Notebook。在某些情况下，你可能希望更改你的Notebook的Python环境，以便安装不同版本的库或使用不同的Python版本。在这篇文章中，我将指导你如何在Kaggle的Notebook中更改Python环境。
## 流程简介
以下是更改Ka
# 如何使用 Python 在 Kaggle 上进行数据分析
Kaggle 是一个数据科学社区和在线平台，用户可以在这里分享数据集、进行竞赛，将他们的机器学习模型应用于现实世界数据等。对于刚入行的小白来说，阅读文档和社区指南可能并不会让人很清楚，以下是如何通过 Python 在 Kaggle 上进行数据分析的详细流程。
## 一、流程概述
为了帮助你更好地理解整个过程，我们将整个工作流程分为
算法工程师的日常工作中基础最多的便是数据，但是大多数的算法工程师在使用数据过程中，最缺少的还是对数据的整体把控和分析，更多靠的是业务经验。但是严谨的算法工程师在建模之前是需要对数据进行探索和分析的，以便于在建模过程中能给更快的做出更优的模型。生活中最苦难的事情就是了解自己，建模过程中最苦难的事是了解数据！了解数据是一件非常困难的事情，且非常耗时，因此从事数据科学很容易忽略前期的数据了解，而直接对数
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2023-10-17 07:16:15
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Kaggle是一个为数据科学和机器学习提供竞赛、数据集和工具的在线平台。 该网站通过向用户提供不同领域的实际问题和数据集，吸引了全球数据科学家和机器学习从业者的关注。Kaggle还为用户提供机器学习模型的开发、
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2023-11-17 11:28:13
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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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