Kaggle入门Titanic数据处理 问题相关数据官方下载地址：https://www.kaggle.com/c/titanic/data # 导入需要的库 import sys import pandas as pd import numpy as np import sklearn impor ...
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2021-10-10 11:33:00
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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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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
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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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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集成开发环境：Pycharmpython版本：2.7（anaconda库）用到的库：科学计算库numpy,数据分析包pandas,画图包matplotlib,机器学习库sklearn大体步骤分为三步：1.数据分析2.交叉验证3.预测并输出结果 导入库函数 import numpy as np
import pandas as pa
import matplotlib.pyplot as
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2023-11-11 20:15:03
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这篇文章适合那些刚接触Kaggle、想尽快熟悉Kaggle并且独立完成一个竞赛项目的网友，对于已经在Kaggle上参赛过的网友来说，大可不必耗费时间阅读本文。本文主要介绍Kaggle，如何解决一个竞赛项目的全过程，请参考上一篇：kaggle入门-Bike Sharing Demand自行车需求预测1、Kaggle简介 Kaggle是一个数据分析的竞赛平台，网址：https://www.kaggle
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2024-08-15 14:23:06
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前言目前 kaggle 的入门教程也挺多的，但有几个缺点，有些是比较老旧的，代码在新的版本下跑不通，这对于新手而言是很艰难的。（更有些还是py2的代码）；有一些则是有原理没实现，有实现没原理，总而言之，好的入门教程不多。（不多也就是有，此处我附上另一个我觉得写的不错的教程在文末，有兴趣的同学可以去参考一下，当然直接看我这篇也是ok的 ，我会尽量囊括他的内容，算是对其内容的一个更新，因为版本问题，他
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2023-11-27 10:09:02
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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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先做入门笔记吧，从每个kaggler入门必学的泰塔尼克号幸存者开始。先看问题，我们要思考什么类型的人得救的概率较大。这里会给出train.cvs文件让我们直接做处理和建模，然后需要对test.cvs数据集里的人幸存率做一个大概的猜测。 先对整个流程宏观处理：到kaggle上下载幸存者数据集，思考问题，做出假设。针对数据集做图形化处理。这里主要是处理数据信息，其中包括部分缺失的
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2024-02-24 17:35:05
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官网：https://www.kaggle.com/也可以看看：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25686876Kaggle入门什么是Kaggle？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，可以提供一些数据，进而提出一个实际需要解决的问题；从参赛者的角度来讲，他们将组队参与项目，针对其中一个问题提出解决方案，最终由公司选出的最
原创
2023-08-14 11:44:15
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这部分主要讲代码分四个部分讲解1.Dataset设计2.Model设计3.Loss函数设计4.一些QA1.Dataset设计目标：每次迭代计算的时候要取出部分数据放入模型实现的方法：继承torch.utils.data.Dataset具体转化方法：先定义一个prepare_input的方法将文本转化为tensor再定义一个create label的方法将annotation的标记转化为tensor
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2024-09-30 14:57:11
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Kaggle 是一个流行的数据科学竞赛平台，已被谷歌收购，参阅《
业界 | 谷歌云官方正式宣布收购数据科学社区 Kaggle》。作为一个竞赛平台，Kaggle 对于初学者来说可能有些难度。毕竟其中的一些竞赛有高达 100 万美元的奖金池和数百位参赛者。顶级的团队在处理机场安全提升或卫星数据分析等任务上拥有数十年积累的经验。为了帮助初学者入门 Kaggle，EliteDataSc
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2023-11-13 13:37:22
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&nbs
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2024-01-11 07:13:54
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学习数据科学的最好方法是在练习中学。如果可以回到过去，我想告诉三年前的自己：去Kaggle注册一个账号，并且开启你的比赛之旅。 尽管 Kaggle 和经典数据科学之间存在差异，但 Kaggle 仍然是一种很好的入门工具。作为一个流行的数据科学竞赛平台，Kaggle提供了许多企业中的实际问题和丰富的数据集供我们练习和探索。2017年3月谷歌收购了Kaggle。斯坦福大学人工智能实验室与视觉实验室负责
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2024-05-13 18:16:38
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台——Kaggle 入门篇 这篇文章适合那些刚接触Kaggle、想尽快熟悉Kaggle并且...
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2023-01-02 16:34:09
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在学习了一些数据挖掘和机器学习的算法之后，需要积累实际开发经验。在实践的过程中不仅需要自己摸索，还需要向牛人学习和请教。Kaggle就提供这样的数据平台.
原创
2022-09-16 14:24:03
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# kaggle Titanic # 导入需要的库 import pandas as pd import numpy as np import sys import sklearn import random import time from sklearn import ensemble from ...
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2021-10-10 21:33:00
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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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