目录 引言 数据认识 总结 特征处理 建模预测 logistic分类模型 随机森林 SVM xgboost 模型验证 交叉验证 学习曲线 高偏差: 高方差 模型融合 总结 后记 引言 一直久闻kaggle大名,自己也陆陆续续学了一些机器学习方面的知识,想在kaggle上面尝试一下,但是因为各种烦杂的事情和课业拖累,一直没时间参加一次kaggle的比赛.这次我将用kaggle的入门赛:Titanic: Machine Learning from Disaster来让我熟悉比赛流程和各种数据处理技巧…

机器学习系列(3)_逻辑回归应用之Kaggle泰坦尼克之灾 标签: 机器学习应用 2015-11-12 13:52 3688人阅读 评论(15) 收藏 举报 本文章已收录于:  机器学习知识库  分类: 机器学习(19)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   作者:寒小阳 && 龙心尘 时间:2015年11月. 出处: http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49797143 http:…

作者:寒小阳 && 龙心尘 时间:2015年11月. 出处: http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49797143 http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/49798139 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处,谢谢. 1.引言 先说一句,年末双十一什么的一来,真是非(mang)常(cheng)欢(gou)乐(le)!然后push自己抽出时间来写这篇blog的…

Kaggle入门 1:竞赛 我们将学习如何为Kaggle竞赛生成一个提交答案(submisson).Kaggle是一个你通过完成算法和全世界机器学习从业者进行竞赛的网站.如果你的算法精度是给出数据集中最高的,你将赢得比赛.Kaggle也是一个实践你机器学习技能的非常有趣的方式.Kaggle网站有几种不同类型的比赛.其中的预测一个就是预测在泰坦尼克号沉没的时候哪个乘客会成为幸存者. 在这个任务和下一个任务我们将学习如何提交我们的答案.我们的数据是csv格式.你可以在这里下载数据开始比赛.每一行重现…

Kaggle入门--使用scikit-learn解决DigitRecognition问题 @author: wepon @blog: http://blog.csdn.net/u012162613 1.scikit-learn简单介绍 scikit-learn是一个基于NumPy.SciPy.Matplotlib的开源机器学习工具包.採用Python语言编写.主要涵盖分类. 回归和聚类等算法,比如knn.SVM.逻辑回归.朴素贝叶斯.随机森林.k-means等等诸多算法,官网上代码和文档 都非常…

自从入了数据挖掘的坑,就在不停的看视频刷书,但是总觉得实在太过抽象,在结束了coursera上Andrew Ng 教授的机器学习课程还有刷完一整本集体智慧编程后更加迷茫了,所以需要一个实践项目来扎实之前所学的知识.于是就参考kaggle上的starter项目Titanic,并选取了kernel中的一篇较为祥尽的指南,从头到尾实现了一遍.因为kaggle入门赛相关方面的参考和指导非常少,因此写博给需要学习的同学做个小参考,也记录下数据挖掘的学习历程.新手上路,如果博文有误或缺失,还希望各位大神指正…

kaggle入门之如何使用 - CSDN博客 http://blog.csdn.net/mdjxy63/article/details/78221955 kaggle比赛之路(一) -- 新手注册账号并fork一个notebook - CSDN博客 http://blog.csdn.net/memoryjdch/article/details/75670308 XX-Net 使用教程(Across the Great Wall) - ChangeZhou - 博客园 https://www.cn…

作者:炼己者 具体操作请看这里-- https://www.jianshu.com/p/e79a8c41cb1a 大家也可以看PDF版,用jupyter notebook写的,视觉效果上感觉会更棒 链接:https://pan.baidu.com/s/1a5ZCUm45f5T4HTjN8t6L5Q 密码:ki39 摘要 本文主要是带你入门kaggle最基础的比赛--泰坦尼克号之灾,里面有各种可视化为你展示做的过程,并非只有一大段代码,希望能带大家真正地去入门 这是我二月份参加的kaggle大赛,…

出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49797143 2.背景 2.1 关于Kaggle 我是Kaggle地址,翻我牌子 亲,逼格这么高的地方,你一定听过对不对?是!这就是那个无数『数据挖掘先驱』们,在回答”枪我有了,哪能找到靶子练练手啊?”时候的答案! 这是一个要数据有数据,要实际应用场景有场景,要一起在数据挖掘领域high得不要不要的小伙伴就有小伙伴的地方啊!!! 艾玛,逗逼模式开太猛了.恩,不闹,不闹,说正事,Kaggl…

正文:14pt 代码:15px 1 初探数据 先看看我们的数据,长什么样吧.在Data下我们train.csv和test.csv两个文件,分别存着官方给的训练和测试数据. import pandas as pd #数据分析 import numpy as np #科学计算 from pandas import Series,DataFrame data_train = pd.read_csv("/Users/Hanxiaoyang/Titanic_data/Train.csv") da…