如何在 Kaggle 首战中进入前 10%

最新推荐文章于 2024-07-25 09:07:39 发布
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分类专栏： 算法比赛相关 机器学习和自然语言处理相关 文章标签： Kaggle 数据科学 机器学习
kaggle 首战拿金牌总结
jia_zhuang的博客
03-31 2999
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...
机器学习/深度学习资料
最新发布
2401_86435672的博客
07-30 1268
新年大礼包：机器之心2018高分教程合集CVPR2019目标检测方法进展综述。
Titanic_kaggke_competition:这是机器学习分类问题的Kaggle竞赛。 在本文中，我使用个人功能仅使用一行代码即可执行分析。 笔记本中提供结论的详细分析。 还使用了不同的方法来构建模型并预测值以填充缺失值。 使用此代码，我在kaggle上排名前10％
04-12
泰坦尼克号kaggke比赛的分类问题。 使用个人功能使用一个行代码进行分析。 有结论的详细分析。 在kaggle上排名前10％。 建立了一个可以预测年龄特征缺失值的模型。
第一次参加Kaggle拿银总结
TURING.DT
05-19 1万+
转载：http://scarletpan.github.io/summary-of-get-a-silver-medal-in-kaggle/ 在这篇博客开始之前，我必须感谢@Prof. Cai给我提供服务器资源，@fenixlin学长从他自身经验出发耐心地为我解答一些困惑，素未谋面的@dnc1994学长的一篇非常优秀的博文帮助入门，以及广大Kaggler的无私分享，我确实在Kaggle举行
深度学习路线总结 (含链接)
2301_79695159的博客
07-25 1184
深度学习资料链接总结
深度学习-机器学习从入门到深入全套资源分享
lqfarmer的博客
08-08 915
深度学习、机器学习从入门到深入，全套资源分享。涉及深度学习、机器学习数学、算法基础理论、实战和工程开发相关最佳资源。深度学习常用模型相关教程，深度学习模型优化、调参相关技巧；深度学习常用的框架，公开数据集、国际顶级会议等相关资源。 本文内容整理自网络，原文地址：https://github.com/Mikoto10032/DeepLearning 一. 入门资料 完备的 AI 学习路线，最详细的中英文资源整理⭐️ AiLearning: 机器学习 - MachineLe...
SberbankRussianHousingMarket数据挖掘比赛总结
Climber_PG的专栏
07-12 1159
一、 实验准备1.实验环境 系统 MacOSX 10.9.5 处理器 2.3GHz Intel Core i7 内存 16GB 2.编程语言 Python2.7 3.编程环境 Jupyter NoteBook利用pip install 安装所需的包，参考TA提供的requirements.txt。 pip install -r requirements.txt二、 比赛探索1.
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
Kaggle操作完整指南（2023版）
fengdu78的博客
12-08 8504
Kaggle注册步骤1： https://www.kaggle.com/account/loginKaggle支持两种注册，使用谷歌账号注册 或 邮箱注册。因为现在Kaggle被谷歌收购，推荐第一种方法，即使用谷歌账号/邮箱注册。如果使用其他邮箱注册，建议使用稳定的邮箱，比如qq邮箱。不要用小众邮箱，邮箱关闭了你Kaggle账号的丢了。步骤2：填写个人信息，这里需要验证码，需要网络代理（你要能上谷...
Kaggle 首战拿银总结 | 入门指导 (长文、干货）
技术博客
05-18 3万+
Kaggle 首战拿银总结 | 入门指导 (长文、干货）
kaggle奖牌发放体系(转)
微电子学与固体电子学-俞驰
08-20 1万+
kaggle的评价体系 kaggle的用户评价体系是基于三个维度的：竞赛、代码以及社区参与。根据这三个维度把kaggle的用户分成了5个等级： Novice ：初始等级，只要注册就算 Contributor ：添加资料信息，并且进行了各种指定的动作即可。如上两个等级没有考虑到用户的比赛成绩和社区声望。 Expert ：获得两枚竞赛铜牌；5枚代码铜牌；以及50枚讨论铜牌 Master ：获得一枚竞赛...
机器学习竞赛技巧
wtq1993的博客
05-15 2万+
Kaggle 是目前最大的 Data Scientist 聚集地。很多公司会拿出自家的数据并提供奖金，在 Kaggle 上组织数据竞赛。我最近完成了第一次比赛，在 2125 个参赛队伍中排名第 98 位（~ 5%）。因为是第一次参赛，所以对这个成绩我已经很满意了。在 Kaggle 上一次比赛的结果除了排名以外，还会显示的就是 Prize Winner，10% 或是 25% 这三档。所以刚刚接触
Kaggle 新手入门必看，手把手教学
青年有志
09-26 2万+
Kaggle
大数据竞赛平台——Kaggle 入门
热门推荐
wepon的专栏
12-14 30万+
大数据竞赛平台——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：ht
机器学习报告——kaggle比赛之手写识别
qq_33161972的博客
07-07 1157
kNN近邻算法 模型基本原理与算法实现 kNN近邻算法 代码实现 Kaggle——手写识别 数据集 数据集预处理 数据的导入 数据归一化处理 输出数据的保存 运行 结果分析 代码 kNN近邻算法 邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个...
kaggle比赛前要牢记的几个无关具体技术的重要诀窍
weixin_45459911的博客
04-01 262
1、不要试图一开始就产出一个完美无缺的代码，先撸一个baseline的model出来，再进行后续的分析步骤，一步步提高，所谓后续步骤可能包括『分析model现在的状态(欠/过拟合)，分析我们使用的feature的作用大小，进行feature selection，以及我们模型下的bad case和产生的原因』等等。 2、对数据的认知要优先于对模型的选择 3、数据中特殊点、离群点的分析和处理极为重要 ...
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