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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学习机器学习，想用深度神经网络做一个猫狗识别的程序，然后到kaggle上下载训练集猫狗图片，奈何一直出现验证码未填写的情况。看了很多文章说是要下载谷歌浏览器还有助手什么的，想起手机之前有个浏览器，一直没用过，抱着试试的想法居然成功注册kaggle账号，强烈安利一下这个app！！！下面是收到的验证码和注册成功后的截屏，激动！具体操作就是下载这个APP，然后登陆官网，然后直接注册就ok了。这个是软件的
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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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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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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# 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
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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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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# 如何在Kaggle中设置Python版本
Kaggle 是一个数据科学平台，用户可以在此进行数据分析、机器学习、深度学习等项目。不同的项目可能有不同的Python版本需求，因此能够灵活地在Kaggle中设置Python版本是非常重要的。本文将介绍如何设置Kaggle中的Python版本，并提供一些示例。
## 1. Kaggle环境介绍
Kaggle 提供了一种即开即用的Jupyter笔
from：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。本文分为两部分介绍Kaggle，第一部分简单介绍Kaggle，第二部分将展示解决一个竞赛项目的全过程。如有错误，请指正！1、Kaggle简介 Kaggle是一个数据分析的竞赛平台，网址：https://www.kaggle.com/
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2023-12-19 09:19:30
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在Kaggle出色地进行数据科学研究与比赛时，Python的版本选择是一个至关重要的问题。如果你在Kaggle上进行了模型训练或者数据预处理，可能会遇到因为Python版本不合适引发的不兼容情况。本文将详细记录如何解决“kaggle中怎么更改python版本”的问题。
### 问题背景
Kaggle是一个数据科学竞赛平台，它的初始环境通常是预设的，使用特定版本的Python。有时候，数据分析或
由于自己手头没有GPU资源，所以只能靠免费的GPU勉强做实验。之前使用的是Google Colab，但是用多用久了以后，就特别容易断，断开以后，基本上就寄了。所以又转向了Kaggle。Kaggle的好处就在于不用fq就能上传文件、运行代码，所以更稳定一点，目前我没有遇到跑着跑着突然断了的情况。这篇博客就记录下使用Kaggle的问题。Q1：如何上传在本地写好的文件和代码？A1：Kaggle中将你想上
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2024-01-29 01:25:49
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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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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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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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kaggle上有个简单的机器学习教程，用的是Python，这篇文章尝试把其中的主要脉络梳理一下数据的导入和导出kaggle的数据集大都是以csv格式的文件存储的，你上传最终的结果时也要求以csv格式呈现，因此下面简单介绍下数据集的导入和导出。这个教程是以 预测Titanic幸存人数为例进行说明。数据读入使用pandas可以将csv文件读入DataFrame格式的文件import pandas
tr
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2023-06-16 17:08:06
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为什么要选Kaggle?1 首先是因为钱。Kaggle经常有各种类型的竞赛，赢得比赛本身就会有奖金。没有钱搞科研是很困难的，也没什么动力。参加竞赛算是很理想的方法：1 技术强-> 拿钱2 拿了钱 -> 增加技术投资2 其模式可以称为一种行业标准举个例子，任何一个竞赛首先会有一些概要描述，本质上是商业应用的概述。提供了应用相关联的规整数据。 提供了一些思路/教程(相当于参加竞赛的人的一个
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2023-11-14 12:20:13
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