kaggle-March Machine Learning Mania 2024

最新推荐文章于 2025-04-29 15:32:57 发布
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文章标签： 机器学习 人工智能
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Kaggle比赛整理
kepcum
06-16 2万+
传送门：https://www.kaggle.com/competitions点击打开链接这里仅列出前50个比赛，全部的271个比赛word版下载地址：正在进行的比赛1、     Home Credit Default Risk利用各种替代数据（包括电信和交易信息）预测客户的还款能力。2、     TrackML Particle TrackingChallengeCERN探测器中的高能物理粒子追...
ML2021_NCAAW:2021年3月机器学习狂热-NCAAW
03-19
March-Machine-Learning-Mania 2021 --- NCAAW 链接： ： 在大流行年中断之后，Kaggle的March Machine Learning Mania再次挑战数据科学家，以预测2021年美国NCAA女子篮球锦标赛的胜利者和失败者。我们为您提供了历史NCAA游戏的数据，并鼓励您使用其他可公开获得的数据来源来赢得优势。
【3月比赛合集】45场可报名的数据挖掘奖金赛，任君挑选！
CompHub的博客
03-22 949
CSIG图像图形技术挑战赛是由中国图象图形学学会（CSIG）主办的系列赛事，旨在促进图像图形技术及相关产业的发展和应用，扩大企业产品开源技术的推广，帮助企业吸引更多的优秀人才。CSIG图像图形技术挑战赛是由中国图象图形学学会（CSIG）主办的系列赛事，旨在促进图像图形技术及相关产业的发展和应用，扩大企业产品开源技术的推广，帮助企业吸引更多的优秀人才。第四届CSIG图像图形技术挑战赛-AMD赛道：实时流体粒子的物理仿真动画及优化。第四届CSIG图像图形技术挑战赛-AMD赛道：光照渲染及渲染优化。
06 案例 - 赌球神器
weixin_33932129的博客
09-26 1910
理论部分先告一段落，如果还有不清晰的地方可以选择留言或我私下沟通。今天起正式进入代码阶段，入门项目是赌球神器。 一、建模步骤 1、清洗数据集 。 2、划分训练集和测试集：12个特征；1个目标 - 获胜队伍：主队、客队、平局； 3、训练三种不同的分类器：Logistic Regression、Support V...
免费资源_第三篇 竞赛（1）_Kaggle
Blog of Mary Sun
07-16 1511
Kaggle传送门：点击打开链接 这里仅列出前50个比赛，全部的271个比赛word版下载地址： 正在进行的比赛 1、Home Credit Default Risk 利用各种替代数据（包括电信和交易信息）预测客户的还款能力。 2、TrackML Particle TrackingChallenge CERN探测器中的高能物理粒子追踪。 比赛中，要构建一种算法，以快速重建硅探测器中剩余三维点的粒子轨迹。 3、The 2nd YouTube-8M VideoUnde...
基于Colab Pro & Google Drive的Kaggle实战
AI 算法笔记
06-20 1090
原文：https://hippocampus-garden.com/kaggle_colab/ 原文标题：How to Kaggle with Colab Pro & Google Drive 译文作者：kbsc13 联系方式： Github：https://github.com/ccc013/AI_algorithm_notes 微信公众号：AI 算法笔记 前言 Colab Pro(目前仅在美国、加拿大、日本、巴西、德国、法国、印度、英国和泰国可用)提供了随时可用和加速但是维护起来既昂贵又繁琐的云
Liberty Mutual Property Inspection, Winner's Interview: Qingchen Wang
weixin_30413739的博客
09-29 375
Liberty Mutual Property Inspection, Winner's Interview: Qingchen Wang The hugely popular Liberty Mutual Group: Property Inspection Predictioncompetitionwrapped up on August 28, 2015 with Qingchen W...
超节点图方法预测 NCAA 篮球锦标赛结果
描述部分详细说明了该文档的具体应用实例，即通过Riccate、Gilleron和Tommasi提出的超节点图方法，解决Kaggle平台上的“March Machine Learning Mania 2015”比赛中的一个实际问题，即预测美国大学体育协会(NCAA)...
机器学习基础 - 回归模型之线性回归
yousuotu的博客
04-25 837
简单来说，线性回归算法就是找到一条直线（一元线性回归）或一个平面（多元线性回归）能够根据输入的特征向量来更好的预测输出y的值。其本质含义在于 X 与 Y 是线性相关的。
AI编程案例拆解|基于机器学习XX评分系统-后端篇
qq_42320804的博客
04-26 772
AI编程案例拆解|基于机器学习XX评分系统-后端篇
机器学习的基本概念
搏博的专栏
04-26 1394
在这一阶段中，符号学习的研究也取得了很大进展，它与连接学习各有所长，具有较大的互补性。1980年他在卡内基-梅隆大学召开的机器学习研讨会上做了“为什么机器应该学习”的发言，在此发言中他把学习定义为：学习是系统中的任何改进，这种改进使得系统在重复同样的工作或进行类似的工作时，能完成得更好。在20世纪80年代，由于对智能机器人的研究取得了一定的进展，同时又出现了一些发现系统，于是人们开始把学习看作是从感性知识到理性知识的认识过程，从表层知识到深层知识的特化过程，即发现事物规律、形成理论的过程。
【漫话机器学习系列】225.张量（Tensors）
IT古董
04-26 749
在机器学习和深度学习领域，无论是使用 TensorFlow、PyTorch 还是其他框架，我们都会频繁遇到一个术语：张量（Tensor）。但很多初学者对张量的理解只停留在“好像是数组？”的阶段。实际上，张量既简单又强大，它是支撑现代深度学习系统的基础。
【动态导通电阻】GaN功率器件中动态导通电阻退化的机制、表征及建模方法
最新发布
荷塘阅色
04-29 191
研究目的：鉴于动态RON退化对GaN功率器件性能的显著影响，本文旨在全面综述和讨论GaN功率器件中动态RON退化的机制、表征方法、建模技术以及解决方案，以期为GaN功率器件的设计、优化和应用提供理论指导和实践参考。内容概述：文章首先分析了缓冲层陷阱和栅极不稳定导致动态RON退化的物理机制，并通过物理基础的TCAD模拟与高压背栅测量结果进行对比，揭示缓冲层陷阱的充电/放电过程如何影响动态RON。接着，讨论了不同GaN器件技术中栅极不稳定引起的动态RON增加以及栅极过驱动的作用。
机器学习中的标签策略：直接标签、代理标签与人工数据生成
青蛙博客
04-28 942
本文深入探讨了机器学习领域中标签的关键概念，包括直接标签与代理标签的定义、优缺点比较，以及人工生成数据的相关内容。通过详细实例和练习，帮助读者理解如何选择合适的标签类型和数据生成方式，从而优化机器学习模型的性能和准确性。文章强调了标签质量对模型训练的重要性，并提供了实践建议以确保数据质量和模型有效性。
机器学习之二：指导式学习
搏博的专栏
04-27 976
这种学习方式如同学生在教师的明确指导下学习，训练数据中的标签（如分类类别、回归目标值）相当于教师提供的“标准答案”，模型通过分析这些“例题”与“答案”的对应关系，掌握解决问题的能力。指导式学习作为机器学习的基石，其理论和方法将持续演进，与无监督学习、强化学习深度融合，推动人工智能从“有监督的专项智能”向“自主学习的通用智能”迈进。4）数据集划分：将数据分为训练集（80%）、验证集（10%）、测试集（10%），用于模型选择和泛化能力评估。正如人们有各种各样的学习方法一样，机器学习也有多种学习方法。
机器学习（9）——随机森林
jiaomongjun的博客
04-25 1074
它通过构建多个决策树（Decision Tree），并通过集成学习的思想，最终输出多个决策树的结果的平均值或多数投票结果，从而提高模型的准确性和稳定性。随机森林的核心思想是通过构建多个决策树，并结合它们的结果来进行预测。决策树继续生长，直到满足一定条件（例如，树的深度达到预设的最大值，或者节点的样本数小于某个阈值）为止。随机选择特征：在每个决策树的每个节点，选择一个随机的特征子集来进行分裂，而不是使用所有特征。在每个节点的划分时，随机选择一个特征子集，而不是使用所有特征，从而减少不同决策树之间的相关性。
机器学习——朴素贝叶斯法运用
2301_80841566的博客
04-26 1002
朴素贝叶斯法是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类方法，它假设特征之间。它适用于，尤其是在文本分类中表现良好。其核心思想是通过考虑各个特征的概率来预测分类（即对于给出的待分类样本，计算该样本在每个类别下出现的概率，最大的就被认为是该分类样本所属于的类别。
基于机器学习的网络钓鱼邮件智能检测与防护系统
流浪法师的博客
04-25 773
phishingDP 是一个基于机器学习的网络钓鱼邮件智能检测与防护系统，旨在通过深度学习技术识别潜在的钓鱼邮件，保护用户免受网络诈骗威胁。该系统集成了数据预处理、模型训练、实时预测和结果可视化功能，提供用户友好的Web界面，支持邮件内容输入、预测结果展示以及模型性能分析。
【机器学习】线性回归
yigan_Eins的博客
04-29 445
本文主要讲解机器学习中线性回归问题，主要内容来自于周志华主持编撰的《机器学习》西瓜书。线性回归问题 即通过一个线性模型（一次函数）尽可能准确地预测新样本的输出，通过已知数据预测未知结果。例如：房价预测、电影票房预估等。通过迭代训练出来的线性模型能够较准确地预测。内涵唐宇迪机器学习线性回归课程中的ML_algorithm包，可供下载
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