图片数据:卷积还是王道,有几个比较通用性的框架被人拿来改来改去 非图片特征数据:用分类: boost系列算法:牛逼的框架实现 xgboost AdaBoost算法针对不同的训练集训练同一个基本分类器(弱分类器),然后把这些在不同训练集上得到的分类器集合起来,构成一个更强的最终的分类器(强分类器).理论证明,只要每个弱分类器分类能力比随机猜测要好,当其个数趋向于无穷个数时,强分类器的错误率将趋向于零.AdaBoost算法中不同的训练集是通过调整每个样本对应的权重实现的.最开始的时候,每个样本对应的…

如何使用Python在Kaggle竞赛中成为Top15 Kaggle比赛是一个学习数据科学和投资时间的非常的方式,我自己通过Kaggle学习到了很多数据科学的概念和思想,在我学习编程之后的几个月就开始了Kaggle比赛,最近还赢得了几个比赛. 要在Kaggle比赛中取得好成绩不仅仅是要求知道一些机器学习算法,而且要有一个准确的思维模式,好学,花大量的时间探索数据.虽然,在很多方面通常都不强调在开始Kaggle比赛的时候使用教程(tutorials),但是在这里,我将告诉大家如何开始Kaggle…

初窥Kaggle竞赛 原文地址: https://www.dataquest.io/mission/74/getting-started-with-kaggle 1: Kaggle竞赛 我们接下来将要学习如果在Kaggle竞赛上进行一次提交.Kaggle是一个创造算法,与来自全世界的机器学习练习者竞赛的平台.你的算法在给定的数据集中准确率越高你就赢了.Kaggle是一个有趣的途径去联系机器学习技能. Kaggle网站上有不同的竞赛.有一个是预测哪个成哥在泰坦尼克号上存活下来.在接下去的任务中,我…

<机器学习及实践--从零开始通往Kaggle竞赛之路> 在开始说之前一个很重要的Tip:电脑至少要求是64位的,这是我的痛. 断断续续花了个把月的时间把这本书过了一遍.这是一本非常适合基于python入门的机器学习入门的书籍,全书通俗易懂且有代码提供.书中源代码连接为Ipython环境.主页君使用的是pycharm,python2.7,具体安转过程书本写的很详细.码完书中代码,有一点点点小不符(或许可能是因为平台不一样),百度基本可以解决问题(有问题也可以留言探讨).贴一点代码,以示学习: 1…

<Python 机器学习及实践–从零开始通往kaggle竞赛之路>很基础 主要介绍了Scikit-learn,顺带介绍了pandas.numpy.matplotlib.scipy. 本书代码基于python2.x.不过大部分可以通过修改print()来适应python3.5.x. 提供的代码默认使用 Jupyter Notebook,建议安装Anaconda3. 最好是到https://www.kaggle.com注册账号后,运行下第四章的代码,感受下. 监督学习: 2.1.1分类学习(Cla…

pandas内存优化分享 缘由 最近在做Kaggle上的wiki文章流量预测项目,这里由于个人电脑配置问题,我一直都是用的Kaggle的kernel,但是我们知道kernel的内存限制是16G,如下: 在处理数据过程中发现会超出,虽然我们都知道对于大数据的处理有诸如spark等分布式处理框架,但是依然存在下面的问题: 对于个人来说,没有足够的资源让这些框架发挥其优势: 从处理数据的库丰富程度上,还是pandas等更具有优势: 很多时候并不是pandas无法处理,只是数据未经优化: 所以这里还是考…

kaggle竞赛分享:NFL大数据碗 - 上 竞赛简介 一年一度的NFL大数据碗,今年的预测目标是通过两队球员的静态数据,预测该次进攻推进的码数,并转换为该概率分布: 竞赛链接 https://www.kaggle.com/c/nfl-big-data-bowl-2020 项目链接,该项目代码已经public,大家可以copy下来直接运行 https://www.kaggle.com/holoong9291/nfl-big-data-bowl github仓库链接,更多做的过程中的一些思考.问题…

本文翻译自kaggle learn,也就是kaggle官方最快入门kaggle竞赛的教程,强调python编程实践和数学思想(而没有涉及数学细节),笔者在不影响算法和程序理解的基础上删除了一些不必要的废话,毕竟英文有的时候比较啰嗦. 一.决策树算法基本原理 背景:假设你的哥哥是一个投资房地产的大佬,投资地产赚了很多钱,你的哥哥准备和你合作,因为你拥有机器学习的知识可以帮助他预测房价.你去问你的哥哥他是如何预测房价的,他告诉你说他完全是依靠直觉,但是你经过调查研究发现他预测房价是根据房价以往的表现…

本文翻译自kaggle learn,也就是kaggle官方最快入门kaggle竞赛的教程,强调python编程实践和数学思想(而没有涉及数学细节),笔者在不影响算法和程序理解的基础上删除了一些不必要的废话,英文有的时候比较啰嗦. 一.什么是模型验证 模型验证在机器学习当中非常重要,因为有的时候拟合出来的模型误差非常大而自己却不知道,就会造成很大的失误.在kaggle竞赛入门(二)当中,我们利用决策树算法已经拟合出来了一个模型,那么如何去验证这个模型的准确性呢?那就是使用真实值和预测值的差值的绝对…

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