笔记-Kaggle竞赛入门

最新推荐文章于 2025-08-01 17:13:55 发布
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#数据挖掘 #机器学习 #kaggle

本文分享了通过Kaggle平台进行数据挖掘的经验与心得。作者在重温斯坦福Ng的机器学习课程后，决定通过参与Kaggle竞赛来进一步提升算法理解和问题解决能力，并提供了入门教程的链接。
独家秘笈：Kaggle竞赛讲义免费领！
迈微AI研习社 · 号主
08-08 573
点击上方“迈微电子研发社”，选择“星标★”公众号重磅干货，第一时间送达入门数据竞赛有很多种方法，有从竞赛学习的，有从专业教材开始实践的。今天我们想介绍一种更好的方式，通过阿水哥编写的《竞...
机器学习笔记 - Kaggle竞赛 生成莫奈风格图像的GAN
学以致用 知行合一
04-14 2066
我们通过艺术家的独特风格来识别他们的作品，例如颜色选择或笔触。由于生成对抗网络（GAN），现在可以用算法模仿像克劳德莫奈这样的艺术家的“je ne sais quoi”。在这个入门比赛中，您将把这种风格带到您的照片中，或者从头开始重新创造这种风格！ 近年来，计算机视觉取得了长足的进步，GAN 现在能够以非常令人信服的方式模仿物体。但创造博物馆级的杰作被认为是艺术而非科学。那么（数据）科学能否以 GAN 的形式欺骗分类器，让他们相信你创造了一个真正的莫奈？这就是你要接受的挑战！
Kaggle入门指南（Kaggle竞赛）
热门推荐
Dontla的博客
11-02 3万+
Kaggle 的核心之一就是竞赛。在这里，用户可以找到来自各个行业的挑战，参与者需要根据给定的数据集构建模型，并在排行榜上竞争。竞赛的主题涵盖了从图像识别到自然语言处理等多个领域。Kaggle 是数据科学领域的重要平台，提供了丰富的学习与实践机会。从注册、数据集的使用，到参与竞赛与分享经验，Kaggle 帮助用户不断提高技能。在此过程中，不断学习和探索新知识，将是获得成功的关键。
机器学习、深度学习、kaggle、天池面试指南
09-26
包含：常用机器学习算法，剑指offer，微软面试100题， 机器学习、深度学习算法，kaggle、天池等项目实战。海量数据中位数，正则化等内容。
Kaggle初试-----House Prices
bug_12的博客
08-06 396
概述 这是Kaggle上面入门的一个比较简单的关于房价预测的竞赛，比较适合机器学习方面的初学者。本文做出来的模型得分并不高，没有进行深入的研究探索，只是作为一次练手的项目。本文的一些代码在Github上，仅供参考。 缺失值处理 首先查看数据集中的缺失值情况，再来判断哪些该丢弃，哪些该填充。分别判断测试集和训练集的缺失值情况，首先查看训练集的情况。代码在data_explore.py中，其中主要就是...
kaggle平台的使用
guoshihui123的博客
09-08 1万+
本文主要针对深度学习的初学者，介绍kaggle平台的使用基础
从零开始：Kaggle 竞赛实战入门指南
最新发布
举世誉之而不加劝，举世非之而不加沮，定乎内外之分，辩乎荣辱之境，斯已矣。
08-01 2536
文本以泰坦尼克号生存预测竞赛为例，展示了从数据导入、模型构建（随机森林）到结果提交的完整流程，帮助用户快速上手Kaggle平台。
Kaggle 竞赛入门
专注于AI领域前沿知识，业余爱好开发软件
02-29 644
图像分类，目标检测，图像分割，图像生成。主页，比赛（数据，代码，讨论）
小白的机器学习之路(1)---Kaggle竞赛：泰坦尼克之灾(Titanic Machine Learning from Disaster)
zxxxxxxy的博客
12-22 837
我是目录前言新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 前言 终于下定决心开始记录自己的学习之旅，加油！ ...
机器学习笔记 - 参加Kaggle手写体数字识别(MNIST)竞赛并提交预测结果
学以致用 知行合一
01-13 2943
本文旨在通过实例介绍在Kaggle网站上参加竞赛并提交预测结果的流程。选择的竞赛也是最简单的手写体数字识别(MNIST)竞赛。 只要注册一个账号并且通过邮箱验证，便可以参加竞赛。并且按照以下流程进行参与即可。 1、下载数据：几乎所有的比赛都有在线的数据下载，有的数据比较大，对于预处理的要求比较高。 2、构建模型：虽然Kaggle提供了一些在线的云计算资源，但是如果自己有差不多的环境，还是更便利一些。 3、提交结果：Kaggle不要求提交源码，只需要提供指定格式的最终预测结果文件即可。
Kaggle竞赛入门：从零开始解决数据科学挑战
同时，压缩包中的文件名为 “lets-start-solve-problem-on-kaggle-master”，表明这是主分支的快照，包含了项目的初始结构和基础代码，适合作为入门起点。 综上所述，该资源是一套系统化、实战导向的数据科学培训...
【Kaggle】Kaggle平台使用方法
weixin_46093544的博客
02-07 8829
Kaggle主页 Kaggle主页如图，点击左侧Competition选项可以查看竞赛题目，下方还会显示你最近浏览的竞赛项目。 竞赛页面 概览：竞赛的基本信息，包括描述、评分标准、重要时间节点和奖金等。 数据集：竞赛提供的数据集。 代码：可以看到一些参赛者分享的代码和思路。 讨论：竞赛的讨论区。 排行榜：可以查看参赛者的测试结果和排名情况。 规则：参赛守则。 配置Kaggle竞赛环境 安装Kaggle库 在下载数据前，首先需要安装Kaggle库，打开命令行输入pip命令即可安装。 pip install
kaggle入门指南
yutuotuo的专栏
08-06 1742
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，EliteDataScience 近日发
笔记-图嵌入（Graph Embedding）
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06-29 1万+
图嵌入（Graph Embedding，也叫Network Embedding）是一种将图数据（通常为高维稠密的矩阵）映射为低微稠密向量的过程，能够很好地解决图数据难以高效输入机器学习算法的问题。知识图谱属于异构图数据，即节点与边不只一种类型。了解图嵌入能帮助理解图数据的处理过程，拓展思考问题的思路（传统ML基本都是table类型的数据），也能对未来可能的知识图谱研究做一些铺垫准备。学习参考链接如...
笔记(总结)-序列标注问题与求解
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07-18 5105
在讲述了大量的概率图模型后，本篇介绍下它发挥作用的主要场景——序列标注（Sequence Labaling）。序列包括时间序列以及general sequence，但两者无异。连续的序列在分析时也会先离散化处理。常见的序列有如：时序数据、本文句子、语音数据、等等。常见的序列问题有： 拟合、预测未来节点（走势分析，如股票预测、销量预测等） 判定序列所属类别，即分类问题（如语音识别，判断声音序列所...
笔记(总结)-注意力机制(Attention)简述
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07-20 4996
本篇主要针对注意力（Attention）机制进行简要描述。Attention是为了解决Sequence-to-Sequence中的一些问题而提出的，本身的逻辑十分简洁。Attention的产生过程反映了解决问题的一种最直接的思路，正如Resnet中提出“残差”的概念一样，简单直接的就能解决问题，而且思路没有绕任何弯子。这在科研工作中是十分难得的。下面结合机器翻译问题来回顾下这整个过程。 Se...
笔记-Tukey Method发现outliers（离群点）
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11-30 3660
在大规模数据集中，由于噪声、扰动、采样过程误差等等原因，会出现一些数据点偏移整个数据集。假想整个数据集由某未知分布生成，则这些点可以看做该未知分布下的噪声采样。在可视化情况下，这些点显著偏移了数据集的点群，故称为离群点。而众多机器学习算法对数据分布都存在着一定的假设或期待数据集较为“规整”。因此在数据挖掘中，常需要在预处理中去除该类点，让算法能更好地发现“正常”数据间存在的关系。Tukey Meth
论文列表——NAACL 2019
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最近NAACL-2019接收列表出了，列出感兴趣的paper，供之后阅读： 名称 类型 关键字 阅读价值 笔记 Deep Adversarial Learning for NLP tutorial Transfer Learning in Natural Language Processing tutorial Applications of Natural L...
论文列表——sentiment analysis
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01-25 3385
情感分类属于文本分类的一个应用场景，一般都是人（用户）对某些具体事物（商品、事件）表达某些情感。落地场景是很多的。这学期最开始是做stance detection相关的工作，而其中target-specific stance detection和情感分类中的aspect-based sentiment analysis是很相关的，而AIC的比赛又正好是这个后者，所以顺便调研了下sentiment ...
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