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Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks. Find help in the Documentation. Kaggle Notebooks are a computational environment that enables reproducible and …

kaggle创建于2010年，是一个为开发商和数据科学家提供举办 数据科学竞赛 、托管数据库、编写和分享代码的在线平台，2017年被谷歌收购。 公司和研究者在上面发布一些数据，提出一个实际需要解决的问题；参赛者们组队参与项目，针对其中一个问题提出解决方案，选出的最佳方案可以获得奖金。 除此之外，kaggle官方每年还会举办一次大规模的竞赛，奖金高达百万美金，吸引了广大的数据科学爱好者参与其中。 从某种角度来讲，大家可以把kaggle理解为一个众包平台， …

这里有一篇对Kaggle首席科学家Jeremy Howard的采访，介绍了Kaggle的创建初衷及运营模式，即任用最聪明的人解决世界上最棘手的问题；同时，任何公司和组织都可以受益于机器学习的发展进步，感兴趣的同学可以戳这里： 原文链接，来进一步了解。 Kaggle的竞赛模式是什么样的？ Kaggle上的竞赛有各种分类，例如奖金极高竞争激烈的的 “Featured”，相对平民化的 “Research”等等。 但他们整体的项目模式是一样的，就是 通过出题方给予的训练集建立模型，再利用测试 …

2022年7月18日 · 文章浏览阅读2.4w次，点赞31次，收藏283次。 以TitanicTop4%withensemblemodeling为例，熟悉使用Kaggle网站及项目复现。 _kaggle官网.

Kaggle 是一个 数据建模 和 数据分析 竞赛平台。 企业和研究者可在其上发布数据，统计学者和数据挖掘专家可在其上进行竞赛以产生最好的模型。 这一 众包 模式依赖于这一事实，即有众多策略可以用于解决几乎所有预测建模的问题，而研究者不可能在一开始就了解什么方法对于特定问题是最为有效的。 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： Slogan: Making …

2023年12月26日 · Kaggle 是世界上最大的数据科学社区，拥有强大的工具和资源来帮助我们实现数据科学目标。 企业和研究者可在其上发布数据，统计学者和 数据挖掘 专家可在其上进行竞赛以产生最好的模型。 实践出真知，为此我整理了 10 个值得在 2024 年学习的 Kaggle 机器学习 项目，通过这些项目我们可以获得涵盖从数据预处理和探索性数据分析到高级机器学习模型开发数据科学等各个方面的全面学习体验和实践经验。 https://www.kaggle.com/ datasets …

2017年10月13日 · 入门Kaggle最好的方法就是独立完成101和playground这两个级别的竞赛项目。 本文的第二部分将选101中的“Digit Recognition”作为讲解。 点击进入赛题“ Digit Recognition ”： 这是一个识别数字0～9的练习赛， “Competition Details“ 是这个比赛的描述，说明参赛者需要解决的问题。 ”Get the Data“ 是数据下载，参赛者用这些数据来训练自己的模型，得出结果，数据一般都是以csv格式给出： 其中，train.csv就是训练样本，test.csv就是测试样本，由于这个是训练 …

在这一节中我会讲述一次 Kaggle 比赛的大致流程。 1. Data Exploration. 在这一步要做的基本就是 EDA (Exploratory Data Analysis)，也就是对数据进行探索性的分析，从而为之后的处理和建模提供必要的结论。 通常我们会用 pandas 来载入数据，并做一些简单的可视化来理解数据。 通常来说 matplotlib 和 seaborn 提供的绘图功能就可以满足需求了。 比较常用的图表有： 查看目标变量的分布。 当分布 不平衡 时，根据评分标准和具体模型的使用不同，可能会严重影响性能。 对 …