目录 机器学习英雄访谈录之 Kaggle Kernels 专家:Aakash Nain 正文 对我的启发 机器学习英雄访谈录之 Kaggle Kernels 专家:Aakash Nain Sanyam Bhutani 是 Medium 上一位专注 ML 和 CV 的博主,本系列翻译自他进行的系列采访--<机器学习英雄访谈录>. 学习从模仿开始,要模仿就要模仿那些最棒的人,这是我开始本系列的初衷. 正文 这次我采访的是 Aakash Kumar Nain,一位 Kaggle kernel 专家.…

目录 机器学习英雄访谈录之双料 Kaggle 大师:Dr. Jean-Francois Puget 正文 对我的启发 机器学习英雄访谈录之双料 Kaggle 大师:Dr. Jean-Francois Puget Sanyam Bhutani 是 Medium 上一位专注 ML 和 CV 的博主,本系列翻译自他进行的系列采访--<机器学习英雄访谈录>. 学习从模仿开始,要模仿就要模仿那些最棒的人,这是我开始本系列的初衷. 正文 今天我要采访的是一位双料大师:Kaggle Discussion 大…

目录 机器学习英雄访谈录之 DL 自由职业者:Tuatini Godard 正文 对我的启发 机器学习英雄访谈录之 DL 自由职业者:Tuatini Godard Sanyam Bhutani 是 Medium 上一位专注 ML 和 CV 的博主,本系列翻译自他进行的系列采访--<机器学习英雄访谈录>. 学习从模仿开始,要模仿就要模仿那些最棒的人,这是我开始本系列的初衷. 正文 今天我们要采访的是 Tuatini Godard.我的好朋友,一位来自法兰西的的深度学习自由职业者. Sanyam:…

目录 机器学习英雄访谈录之 DL 实践家:Dominic Monn 正文 对我的启发 机器学习英雄访谈录之 DL 实践家:Dominic Monn Sanyam Bhutani 是 Medium 上一位专注 ML 和 CV 的博主,本系列翻译自他进行的系列采访--<机器学习英雄访谈录>. 学习从模仿开始,要模仿就要模仿那些最棒的人,这是我开始本系列的初衷. 正文 今天采访的是 Dominic Monn,一位伟大的领袖.缔造者.社区领导者.自驾车工程师和远程工作的 DL 工程师.1 Sanyam…

回顾我们之前讨论过可以使用高级数的多项式模型来解决无法用直线进行分隔的分类问题: 为了获得上图所示的判定边界,我们的模型可能是…

<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…

python+sklearn+kaggle机器学习 系列教程 0.kaggle 1. 初级线性回归模型机器学习过程 a. 提取数据 b.数据预处理 c.训练模型 d.根据数据预测 e.验证 今天是1024欸,发个贴拿个勋章 至于为什么1024这个数字很重要,因为1024是2的10次方 系列教程 补了一个系列关于这个的实例教程 机器学习参考篇: python+sklearn+kaggle机器学习 用python+sklearn(机器学习)实现天气预报 准备 用python+sklearn(机器学习…

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难度.毕竟其中的一些竞赛有高达 100 万美元的奖金池和数百位参赛者.顶级的团队在处理机场安全提升或卫星数据分析等任务上拥有数十年积累的经验.为了帮助初学者入门 Kaggle,EliteDataScience 近日发表了一篇入门介绍文章,解答了一些初学者最常遇到的问题.机器之心对这篇文章进行了编译介绍,另外也增加了一…

入门kaggle,开始机器学习应用之旅. 参看一些入门的博客,感觉pandas,sklearn需要熟练掌握,同时也学到了一些很有用的tricks,包括数据分析和机器学习的知识点.下面记录一些有趣的数据分析方法和一个自己撸的小程序. 1.Tricks 1) df.info():数据的特征属性,包括数据缺失情况和数据类型. df.describe(): 数据中各个特征的数目,缺失值为NaN,以及数值型数据的一些分布情况,而类目型数据看不到. 缺失数据处理:缺失的样本占总数比例极高,则直接舍弃:缺失样…

参考:机器学习系列(3)_逻辑回归应用之Kaggle泰坦尼克之灾 参考:Kaggle泰坦尼克特征工程和模型融合 『解决一个问题的方法和思路不止一种』『没有所谓的机器学习算法优劣,也没有绝对高性能的机器学习算法,只有在特定的场景.数据和特征下更合适的机器学习算法.』 Kaggle上的大神们,也分享过一些experience,说几条我记得的哈: 『对数据的认识太重要了!』 『数据中的特殊点/离群点的分析和处理太重要了!』 『特征工程(feature engineering)太重要了!在很多Kaggl…

Machine learning Machine learning is a scientific discipline that explores the construction and study of algorithms that can learn from data. Such algorithms operate by building a model based on inputs and using that to make predictions or decisions,…

本文首发于个人博客https://kezunlin.me/post/6b505d27/,欢迎阅读最新内容! full guide tutorial to install and configure deep learning environments on linux server Quick Guide prepare tools MobaXterm (for windows) ssh + vscode for windows: drop files to MobaXterm to uploa…

Kaggle API使用教程 https://www.kaggle.com 的官方 API ,可使用 Python 3 中实现的命令行工具访问. Beta 版 - Kaggle 保留修改当前提供的 API 功能的权利. 重要提示:使用 1.5.0 之前的 API 版本提交的比赛可能无法正常工作.如果您在提交竞赛时遇到困难,请使用 来检查您的版本kaggle --version.如果低于 1.5.0,请更新pip install kaggle --upgrade. 一.安装Kaggle环境并配置…

主 题:AI Conference 2018人工智能大会 时 间:2018.04.11-4.13 地 点:北京国际饭店会议中心 发起人:O'Reilly 和 Intel 参与部门:研发设计部 参会人员:柳玉豹 兴海物联AI Lab负责人 记录人:柳玉豹 2018年4月10日至4月13日,很荣幸代表企业参加由O'Reilly和Intel共同举办的AI Conference 2018北京站大会. 大会的主题是"探索在业务中应用人工智能的机会",来自Google.Intel.Uber.Ama…

Atitit 项目中的勋章体系,,mvp建设 ,荣典体系建设 1. 荣典体系的标准1 2. 勋章称号1 2.1.1. 授予标准1 3. 政出多门  统一的荣誉制度 2 3.1. 法则规定2 3.2. 福利 2 3.3. 勋章样式2 4. 建立全球统一的荣典体系2 4.1. 巡回演讲,宣传布道3 5. 八个不同的核心驱动力.3 5.1. Core Drive 1: Epic Meaning & Calling(史诗意义&使命感):做比自己更重要的事情!3 1. 荣典体系的标准 德治,绩效,管…

1. https://www.r-bloggers.com/ 2. https://www.kaggle.com/datasets 3. RStudio download: https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/#download 4. R download:  https://mirrors.tongji.edu.cn/CRAN/ 5. Dataset: 加州大学欧文分校的机器学习资料库 http://archive.ics.uci…

2月22日更新:   0.Python从零开始系列连载: Python从零开始系列连载(1)——安装环境 Python从零开始系列连载(2)——jupyter的常用操作 Python从零开始系列连载(3)——Python的基本数据类型(上) Python从零开始系列连载(4)——Python的基本数据类型(下) Python从零开始系列连载(5)——Python的基本运算和表达式(上) Python从零开始系列连载(6)——Python的基本运算和表达式(下) Python从零开始系列连载(7)…

https://www.kaggle.com/c/google-ai-open-images-object-detection-track#Evaluation Submissions are evaluated by computing mean Average Precision (AP), modified to take into account the annotation process of Open Images dataset (mean is taken over per-c…

We perform image classification, one of the computer vision tasks deep learning shines at. As training from scratch is unfeasible in most cases (as it is very data hungry), we perform transfer learning using ResNet-50 pre-trained on ImageNet. We get…

内容简介 本书由Keras之父.现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦•肖莱(François Chollet)执笔,详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践,涉及计算机视觉.自然语言处理.生成式模型等应用.书中包含30多个代码示例,步骤讲解详细透彻.由于本书立足于人工智能的可达性和大众化,读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读.在学习完本书后,读者将具备搭建自己的深度学习环境.建立图像识别模型.生成图像和文字等能力. 作者简介 [作者简介] 弗朗索瓦•肖莱(Franç…

背景 在研究和新闻文章中,关键词构成了一个重要的组成部分,因为它们提供了文章内容的简洁表示.关键词在从信息检索系统,书目数据库和搜索引擎优化中定位文章方面也起着至关重要的作用.关键词还有助于将文章分类为相关主题或学科. 提取关键词的传统方法涉及基于文章内容和作者的判断手动分配关键词.这涉及大量时间和精力,并且在选择适当的关键字方面也可能不准确.随着自然语言处理(NLP)的出现,关键字提取已经发展为有效且高效. 在本文中,我们将结合这两者 - 我们将在一系列文章上应用NLP来提取关键字. 关于数据…

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是pandas数据处理专题的第二篇文章,我们一起来聊聊pandas当中最重要的数据结构--DataFrame. 上一篇文章当中我们介绍了Series的用法,也提到了Series相当于一个一维的数组,只是pandas为我们封装了许多方便好用的api.而DataFrame可以简单了理解成Series构成的dict,这样就将数据拼接成了二维的表格.并且为我们提供了许多表级别数据处理以及批量数据处理的接口,大大降低了数据处理的难度. 创建D…

1. https://www.r-bloggers.com/ 2. https://www.kaggle.com/datasets 3. RStudio download: https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/#download 4. R download:  https://mirrors.tongji.edu.cn/CRAN/ 5. Dataset: 加州大学欧文分校的机器学习资料库 http://archive.ics.uci…

"团结就是力量"这句老话很好地表达了机器学习领域中强大「集成方法」的基本思想.总的来说,许多机器学习竞赛(包括 Kaggle)中最优秀的解决方案所采用的集成方法都建立在一个这样的假设上:将多个模型组合在一起通常可以产生更强大的模型. 一.集成方法 集成(Ensemble)方法就是针对同一任务,将多个或多种分类器进行融合,从而提高整体模型的泛化能力.对于一个复杂任务,将多个模型进行适当地综合所得出的判断,通常要比任何一个单独模型的判读好.也就是我们常说的"三个臭皮匠,顶过诸葛亮…

https://mlnote.wordpress.com/2015/12/16/python%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%AE%9E%E8%B7%B5%E4%B8%8Ekaggle%E5%AE%9E%E6%88%98-machine-learning-for-kaggle-competition-in-python/ Author: Miao Fan (范淼), Ph.D. candidate on Computer Science. Affil…

原创文章,同步首发自作者个人博客 .转载请务必在文章开头显眼处注明出处 摘要 本文详述了如何通过数据预览,探索式数据分析,缺失数据填补,删除关联特征以及派生新特征等方法,在Kaggle的Titanic幸存预测这一分类问题竞赛中获得前2%排名的具体方法. 竞赛内容介绍 Titanic幸存预测是Kaggle上参赛人数最多的竞赛之一.它要求参赛选手通过训练数据集分析出什么类型的人更可能幸存,并预测出测试数据集中的所有乘客是否生还. 该项目是一个二元分类问题 如何取得排名前2%的成绩 加载数据 在加载数…

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…

新智元推荐 来源:LinkedIn 作者:Abhishek Thakur 译者:弗格森 [新智元导读]本文是数据科学家Abhishek Thakur发表的Kaggle热门文章.作者总结了自己参加100多场机器学习竞赛的经验,主要从模型框架方面阐述了机器学习过程中可能会遇到的难题,并给出了自己的解决方案,他还列出了自己平时研究所使用的数据库.算法.机器学习框架等等,具有一定的参考价值.作者称:“文章几乎涵盖了机器学习所面临的所有问题.”他说得怎么样?欢迎留言评论,发表你的看法. 本文在Linked…

本篇博客是基于以Kaggle中手写数字识别实战为目标,以KNN算法学习为驱动导向来进行讲解. 写这篇博客的原因 什么是KNN kaggle实战 优缺点及其优化方法 总结 参考文献 写这篇博客的原因 写下这篇博客,很大程度上是希望能记录和督促自己学习机器学习的过程,同时也在以后的学习生活中,可以将以前的博客翻来看看,重新回顾知识. 什么是KNN? 在模式识别和机器学习中,k-近邻算法(以下简称:KNN)是一种常用的监督学习中分类方法.KNN可以说是机器学习算法中最简单的一个算法,我希望它能带领大家…

内容简介 本书面向所有对机器学习与数据挖掘的实践及竞赛感兴趣的读者,从零开始,以Python编程语言为基础,在不涉及大量数学模型与复杂编程知识的前提下,逐步带领读者熟悉并且掌握当下最流行的机器学习.数据挖掘与自然语言处理工具,如Scikitlearn.NLTK.Pandas.gensim.XGBoost.Google Tensorflow等. 全书共分4章.第1章简介篇,介绍机器学习概念与Python编程知识:第2章基础篇,讲述如何使用Scikitlearn作为基础机器学习工具:第3章进阶篇…