Kaggle简单分类问题实战因为在准备下个学期的数模比赛，想着就拿Kaggle上的机器学习比赛练练手，熟悉一下sklearn库的一些算法。笔者也是由易入难，所以一开始选了一个比较简单的分类问题。 比赛的题目也贴在了下方?。 首先，我们在kaggle上参加一个比赛就要先去看比赛的要求和这个比赛提供的相关数据集。 比赛要求和数据集如下图? 我们可以从上图看到这是一个二分类问题，并且从我对数据集的形状输
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2023-12-12 11:58:16
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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
kaggle是一个可以下载数据集的网站，除了可以下载数据集以外，我们还可以使用kaggle的免费GPU资源，我们可以在kaggle上训练模型这个是kaggle的网址Kaggle: Your Machine Learning and Data Science Community如果没注册的朋友可以注册一个账号，在注册账号中验证码环节会出现过不了墙无法看到验证码的问题，我们在谷歌浏览器中安装一个插件可
kaggle和colab都是谷歌的机器学习平台，都提供了gpu和tpu，但都有一定时间限制。对于没有gpu又不想花钱的朋友来说，是一个不错的选择。kaggle不需要，colab很好用，但是需要。kaggle和colab对比： kaggelg官网：https://www.kaggle/ colab官网:https://colab.research.google.
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2023-12-08 15:51:14
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原标题：Kaggle调查：2018年数据科学家最常用(和最推荐)的编程语言榜单数据科学的实践需要使用分析工具，技术和编程语言来帮助数据专业人员从数据中提取见解和价值。Kaggle最近对近24,000名数据专业人员进行的调查显示，Python，SQL和R是最流行的编程语言。到目前为止，最受欢迎的是Python(使用率为83％)。此外，四分之三的位数据专业人士建议有抱负的数据科学家首先学习Python
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2023-10-16 09:45:12
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这是 Kaggle 你问我答 (AMA) 的第一期活动，本期请到的嘉宾是 SueTao，他研究生毕业于东南大学，目前是腾讯的一名算法工程师。 Kaggle profile：https://www.kaggle.com/shentao
SueTao 擅长计算机视觉（Computer Vision），半年 5 战 5 金，也许是史上最快的 GrandMaster。截至
Kaggle从入门到实战教程（新手必备）文章目录：1 kernel的创建1.1 Notebook的kernel的创建（从零开始创建）1.1.1 相关的配置说明1.2 Script的kernel的创建（从零开始创建）1.3 从已有的数据集开始创建kernel2 kaggle创建新的文件2.1 kaggle通过上传创建新的文件2.2 自己手动创建py文件2.3 kaggle如何直接上传完整的项目使用
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2023-10-06 21:27:35
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由于选修了数据挖掘课程，课程作业是完成Kaggle上的一个比赛，所以在机缘巧合下就知道了Kaggle这个平台，事实上我认为这是用来练手数据挖掘的一个绝佳场所。这篇文章适合和我一样刚接触Kaggle的朋友，对于已经熟悉这个平台的朋友，欢迎指出我的错误，必定虚心受教。本文分为两个部分，第一部分简单介绍在上面完成比赛的流程，第二部分以手写数字识别为例子详细描述完成比赛的整个过
由于选修了数据挖掘课程，课程作业是完成Kaggle上的一个比赛，所以在机缘巧合下就知道了Kaggle这个平台，事实上我认为这是用来练手数据挖掘的一个绝佳场所。这篇文章适合和我一样刚接触Kaggle的朋友，对于已经熟悉这个平台的朋友，欢迎指出我的错误，必定虚心受教。本文分为两个部分，第一部分简单介绍在上面完成比赛的流程，第二部分以手写数字识别为例子详细描述完成比赛的整个过程。1、Kag
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2024-05-24 08:51:20
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参赛历程比赛时间：3.10-4.11历时一个多月，无论是知识眼界还是心态方面，都有了较大的改变。刚开始选这个赛题，没有什么特别的地方，顺眼就是了。直到着手准备这个比赛的时候，才发现，事情并不简单，虽然数据集只有训练集和测试集以及一个提交结果的样本，但是数据没有任何的说明，（数据应该都是从客户那里收集的，所以主办方为了保护客户的隐私，做了脱敏处理）除了ID_code都是数值型的数据，可是它们代表的是
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2024-08-08 15:48:04
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Kaggle的入门指南如何开始使用Kaggle第1步：选择一种编程语言。第2步：了解探索数据的基础知识。第3步：训练您的第一个机器学习模型。第4步：解决“入门”比赛。第5步：争取最大化学习，而不是收入。享受Kaggle的小贴士提示＃1：设置增量目标。提示＃2：查看大多数投票kernels。提示＃3：在论坛上提问。提示＃4：独自工作以发展核心技能。提示＃5：合作突破界限。提示＃6：请记住，Kagg
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2023-10-08 13:13:20
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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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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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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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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 上使用 GPU0. 环境介绍环境使用 Kaggle 里免费建立的 Notebook教程使用李沐老师的 动手学深度学习 网站和 视频讲解小技巧：当遇到函数看不懂的时候可以按 Shift+Tab 查看函数详解。1. Kaggle 上使用 GPU找到右边 Settings 里面的 Accelerator： 选择 GPU： 每周可以使用 36 小时： 查看显卡信息：!nvidia-smi 可
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2023-12-20 21:49:11
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1.简介Kaggle是数据科学领域的一个重要竞赛网站，主要分为Featured、Research、Recruitment、Getting Started四个方面的竞赛，各个方面竞赛都有着自己的特点，对应着不同的人群。对于一个数据挖掘初学者而言，在kaggle开始一个竞赛之前要有一点必要的准备。2.前期准备1.账号注册： 注册一个kaggle账号是必须的，进入kaggle官网进行注册就ok了。
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2023-11-02 09:54:39
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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、比赛概述不同比赛有不同的任务，分类、回归、推荐、排序等。比赛开始后训练集和测试集就会开放下载。比赛通常持续 2 ~ 3 个月，每个队伍每天可以提交的次数有限，通常为 5 次。比赛结束前一周是一个 Deadline，在这之后不能再组队，也不能再新加入比赛。所以想要参加比赛请务必在这一 Deadline 之前有过至少一次有效的提交。一般情况下在提交后会立刻得到得分的反馈。不同比赛会采取不同的评分基
# 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
