Kaggle

送一篇非常好的文章，https://dnc1994.com/2016/04/rank-10-percent-in-first-kaggle-competition/ 首先简单介绍一些关于 Kaggle 比赛的知识：     1. 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。     2. 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

作者：机器之心 链接：https://www.zhihu.com/question/23987009/answer/203051669 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 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

pip install kaggle kaggle --> Account --> API --> Create New API Token ，下载得到 kaggle.json 文件， Linux: 存放到 /home/xxx/.kaggle/ 中    xxx表示用户名。一定是.kaggle前面有个点，代表隐藏文件夹。 Windows 用户放到 C:\Users\<Windows-usernam

https://www.jianshu.com/p/7da54c564c55 0. 注册及安装 pip install kaggle： 注册 https://www.kaggle.com 账号 【My Account】=> 【Create New API Token】 会自动下载一个 kaggle.json 的json文件； username/key 将其移动到 home 目录下的 .kaggle

小记 前几个月开始玩kaggle，顺便巩固下自己的机器学习知识，记录一些常用到的代码~ 引用 pandas 下的 one hot encoder 及 pd.get_dummies() 与 sklearn.preprocessing 下的 OneHotEncoder 的区别 删除数据的方式 #行删除 train = train.drop(train[(train['GrLivArea']>4000)

Kaggle网站的比赛（Competition）可以分为两大类： 面向初学者 1、Getting Started：让初学者体会机器学习比赛 2、Playground：有趣的比赛，主要看创意，而非解决问题 面向竞争者 1、Recruitment：赞助商为招聘数据科学家而设立的比赛 2、Featured：为解决商业问题设立的有奖金的比赛 3、Research：解决学界前沿问题设立的比赛 一般来说，主要

Kaggle中常用融合技术 翻译链接：http://blog.csdn.net/a353833082/article/details/50768140 英文链接：http://mlwave.com/kaggle-ensembling-guide/ 模型融合技术可以提高一系列机器学习任务的准确率。在这篇文章中我将会分享大家一些在kaggle比赛中常用的融合方法。 第一部分我们介绍利用提交的文件创建融

kaggle 的入门可以从101playground 开始，重要的是要开始做，万事开头难。然后平时要多多看高手的文章，获奖经验。有的高手获奖者甚至会把自己的源代码放上去，你就是去仅仅跑一遍，也能学到非常多的东西。关于kaggle的问题分类：一般就是regression，classification, timeseries这几类。 kaggle的问题一般解决过程：拿到数据之后，第一步就是data e

CIFAR-10 - Object Recognition in Images Yelp Restaurant Photo Classification 训练集：7390808幅图像 测试集：7469488幅图像（添加了无效样本，为了防止手工标注作弊） The Nature Conservancy Fisheries Monitoring Planet: Understanding the Ama

作为深度学习基础篇章的总结，我们将对本章内容学以致用。下面，让我们动手实战一个 Kaggle 比赛：房价预测。本节将提供未经调优的数据的预处理、模型的设计和超参数的选择。我们希望读者通过动手操作、仔细观察实验现象、认真分析实验结果并不断调整方法，得到令自己满意的结果。 Kaggle 比赛 Kaggle 是一个著名的供机器学习爱好者交流的平台。图3.7展示了 Kaggle 网站的首页。为了便于提交结

使用指南 - 数据报告 - 流量分析 - 网站流量趋势分析 无论是网站的管理部门、产品部门还是运营部门，分析网站时不仅要了解各种维度的基础指标数据，更希望报表能够直接反映出网站流量的波动趋势，是上升还是下降，用户量的变化幅度，各个指标的同比、环比等。网站分析人员需要通过趋势分析，及时发现网站哪些地方可能出现了问题。 百度统计的趋势分析报告，提供基于时间序列的数据趋势分析，可选择任意两段时间的数据进

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问题内容： 我有一个使用Keras和Tensorflow作为后端训练的模型，但是现在我需要将我的模型转换为特定应用程序的张量流图。我尝试执行此操作并进行了预测以确保其正常工作，但是与从model.predict（）收集的结果进行比较时，我得到了非常不同的值。例如： 返回： keras预测的值是正确的，但tf图的结果却不正确。 如果它有助于了解最终的预期应用程序，那么我将使用tf.gradients

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