今天向大家介绍一下Kaggle,感觉上面实在是太好玩了。。。所以一定要安利，安利，安利（重要的事情说三遍） ? Kaggle是一个数据建模和数据分析竞赛平台。...Kaggle的目标则是试图通过众包的形式来解决这一难题，进而使数据科学成为一场运动。2017年3月8日谷歌官方博客宣布收购Kaggle。...Kaggle 的官网网站：https://www.kaggle.com Slogan: Making Data Science a Sport Kaggle中组织一场竞赛的过程如下。...除了公开竞赛以外，Kaggle还向活跃参与者提供私下的比赛，以及为大学团体提供Kaggle-in-Class项目。...根据Kaggle官方提供的数据，Kaggle在全球范围内拥有将近20万名数据科学家，专业领域从计算机科学到统计学、经济学和数学。Kaggle也曾经和NASA、维基百科、德勤和好事达合作举办竞赛。
今天给大家推荐的是一个名叫Kaggle的网站流量预测项目，本项目采用Python语言开发，可以给大家的流量预测建模提供一些思路。...数据模型 Kaggle的训练数据集由大约14.5万套时间序列组成，每一套时间序列代表的是每天不同维基百科文章页的浏览次数，时间记录的周期为2015年7月1日到2017年9月10日。
Contents 1 关于Kaggle竞赛 1.1 比赛奖牌规则如下： 2 图像识别竞赛流程 3 数据准备 3.1 模型设计 3.2 迭代训练 3.3 模型测试 4 总结 关于Kaggle竞赛 Kaggle...是一个数据分析的竞赛平台，网址：https://www.kaggle.com/，网站主页面如下： kaggle上的竞赛主要分为A类赛和B类赛。...我现阶段专注于图像识别，所以我参加了三个kaggle竞赛都是CV领域的，下面是我总结的Kaggle的CV类竞赛的流程。...VGGNet等，模型） 迭代训练（迭代训练模型） 模型验证（在测试集上测试训练得到的模型） 比赛奖牌规则如下： 图像识别竞赛流程 图像识别竞赛，主要是对未知图像进行分类，然后在测试集上测试后，提交结果到Kaggle...模型测试 迭代训练后的模型泛化性和效果如何，需要在测试集上测试之后才能知道，这也是Kaggle竞赛与网上乱七八糟的一些demo的不同之处，模型需要对较大的测试集进行测试，并将图像分类的测试结果写入csv
kaggle：房价预测 首先，先把数据搞下来 ? 整整80个特征。label标签是不是正态分布，如果不是正态分布很多算法就用不上了,因为回归分析就是基于正态分布的。 ?...kaggle：房价预测 Another Solution https://www.kaggle.com/lavanyashukla01/how-i-made-top-0-3-on-a-kaggle-competition...在kaggle上找了另外一个大佬的Solution，和我的差不多，但是别人的够专业。...https://www.kaggle.com/greenarrow2018/10-monkeys-with-resnet50-93 具体做法已有，已达到97%的准确率了，看了一下其他的kernel，好像最屌的也就和我差不多了
从下面5个方面系统聊聊： 1）Kaggle是个什么东东？ 2）什么人会使用Kaggle? 3）在Kaggle上做项目对你找工作有什么用？ 4）如何在Kaggle中高效搜索数据集？...6）一个入门的例子：手把手教会你入门Kaggle 1.Kaggle是什么？ Kaggle 是一个流行的数据科学竞赛平台。...众包是一对多的关系，假如猴子我有一个问题，我可以把这个问题发布到网站上，然后很多人看到了这个问题，其中有10个人给出了这个问题的答案，这样我就有10个答案了 （对应机器学习中的模型）。...现在的猪八戒网站，滴滴打车，知乎本质上都是众包模式。（知乎的点赞模式其实就是一种奖励：社交认同感） 扯远了，回到Kaggle上来。...（因为是英文网站，你可以使用翻译工具，把中文翻译成英文） 如果搜索出来的结果很多，这时浏览器中的页面搜索功能将起到很大作用。
在 Kaggle 的很多比赛中，我们可以看到很多 winner 喜欢用 xgboost，而且获得非常好的表现，今天就来看看 xgboost 到底是什么以及如何应用。...另外一个优点就是在预测问题中模型表现非常好，下面是几个 kaggle winner 的赛后采访链接，可以看出 XGBoost 的在实战中的效果。...Link to the Kaggle interview....Link to the Kaggle interview. ---- 怎么应用？
前言：在我们做图像识别的问题时，碰到的数据集可能有多种多样的形式，常见的文件如jpg、png等还好，它可以和tensorflow框架无缝对接，但是如果图像文件是...
最终将mask转换为RLE编码参考于代码https://www.kaggle.com/rakhlin/fast-run-length-encoding-python Conclusion 最终的方法即上面介绍的方法...原文出处：https://blog.csdn.net/shine19930820/article/details/80098284 Reference https://www.kaggle.com/rakhlin...fast-run-length-encoding-python 『 论文阅读』U-Net Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation https://www.kaggle.com.../rexhaif/morphological-postprocessing-on-unet-lb-0-429/notebook https://www.kaggle.com/voglinio/separating-nuclei-masks-using-convexity-defects...https://www.kaggle.com/keegil/keras-u-net-starter-lb-0-277?
在 Kaggle 的很多比赛中，我们可以看到很多 winner 喜欢用 xgboost，而且获得非常好的表现，今天就来看看 xgboost 到底是什么以及如何应用。...另外一个优点就是在预测问题中模型表现非常好，下面是几个 kaggle winner 的赛后采访链接，可以看出 XGBoost 的在实战中的效果。...competition https://www.kaggle.com/c/dato-native Link to the Kaggle interview http://blog.kaggle.com/...Alexander Guschin, 1st place of the CERN LHCb experiment Flavour of Physics competition https://www.kaggle.com.../c/flavours-of-physics Link to the Kaggle interview http://blog.kaggle.com/2015/11/30/flavour-of-physics-technical-write-up
对于新手来说，一定要到kaggle网站实际参与一次竞赛，至少我一直是这样认为的。 在短暂的观望后，2018年底我决定参赛。在这之后很短的时间内，我学会了大量之前不熟悉的数据科学技能，为竞赛做准备。...对新手来说，第一次参加kaggle竞赛会遇到一些问题，我会尽可能的为你揭开kaggle的神秘面纱。总之，我希望能让你感受到kaggle的魅力，让kaggle推动你在数据科学领域不断前进。...在公共排行榜跟进社区动态 让我们首先从101新手赛了解kaggle平台吧。在一般的kaggle竞赛中，你一般会收到两份数据：训练集与测试集。...大量团队的成绩集中在深蓝色线条上，而这可以用kaggle notebook来解释（以前被称为kaggle kernels）。 从前从未听到过kaggle笔记本么？...封面图来源：Kaggle 官方博客
The ever-changing mobile landscape is a challenging space to navigate. . The per...
参考文献 https://www.kaggle.com/competitions/predict-energy-behavior-of-prosumers/discussion/472793 https...://www.kaggle.com/competitions/predict-energy-behavior-of-prosumers/overview 作者：hyd
kaggle上的Titanic数据处理、特征工程，建模等 中位数填充缺失值 特征工程处理 建模过程 导入相关库 import numpy as np import pandas as pd import
这里我是根据kaggle比赛来写的模型测试代码，所以可能跟实际的工程项目有所差别，注意区分。...这里的模型测试程序，是我参加dogs-vs-cats-redux-kernels-edition比赛而编写的，其他Kaggle比赛有所区别，但大致逻辑和流程没有差别。
kaggle-top50 top50的数据是kaggle官网上关于一个音乐的数据集。
= [0,1,2] 5>>> clf.fit(X,y) 6>>> clf.coef_ 7[ 0.5 0.5] 8>>> clf.intercept_ 91.11022302463e-16 第一次参加Kaggle...这里是我写的不走，有空来看看 Kaggle入门之预测房价。完整代码阅读原文。 ?
GBDT不仅在工业界应用广泛，通常被用于多分类、点击率预测、搜索排序等任务；在各种数据挖掘竞赛中也是致命武器，据统计Kaggle上的比赛有一半以上的冠军方案都是基于GBDT。...Best parameters found by grid search are:', gbm.best_params_) （3）基于LightGBM原生接口的回归 对于LightGBM解决回归问题，我们用Kaggle...比赛中回归问题：House Prices: Advanced Regression Techniques，地址：https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques
最后一旦找到了模型的最佳参数，就在测试集上最后测试一次，并将得到的测试结果储存为CSV文件，提交到Kaggle平台上，看分数如何，以便进行后期的改正。
代码示例如下： import shutil,os src_path = 'E:/Kaggle Competiton/model.py' dst_path= 'E:/Kaggle Competiton/The
题目地址：https://www.kaggle.com/c/quora-question-pairs#description 这个训练数据有大致 40W 条记录，而测试数据有 240W 之多，其中有很大一部分是为了防止参赛者人工标注而用电脑自动生成的题目...评价标准 这次的评价标准用的是 LogLoss 详细公式见：https://www.kaggle.com/wiki/LogLoss 这个损失函数需要针对每行记录计算预测出问题重复的概率值，而不是 0-1
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