本文记录笔者在观看Coursera上国立经济大学HLE的课程 How to win a data science competetion中的收获,和大家分享.课程的这门课的讲授人是Kaggle的大牛,内容详实,需要一定的python和机器学习基础.笔者只记录了一部分,许多细节都被省略了,详细内容各位看官还请移步课程链接 1. Week1 Feature Preprocessing 特征预处理 数值型 Numerical Tree-Based 模型不依赖于归一化(scaling),Non-tree

Kaggle比赛冠军经验分享:如何用 RNN 预测维基百科网络流量 from:https://www.leiphone.com/news/201712/zbX22Ye5wD6CiwCJ.html 导语:来自莫斯科的 Arthur Suilin 在比赛中夺冠并在 github 上分享了他的模型 雷锋网 AI 科技评论按:最近在 Kaggle 上有一场关于网络流量预测的比赛落下帷幕,作为领域里最具挑战性的问题之一,这场比赛得到了广泛关注.比赛的目标是预测 14 万多篇维基百科的未来网络流量,分两个阶

做完 Kaggle 比赛已经快五个月了,今天来总结一下,为秋招做个准备. 题目要求:根据主办方提供的超过 4 天约 2 亿次的点击数据,建立预测模型预测用户是否会在点击移动应用广告后下载应用程序. 数据集特点: 数据量很大,有 2 亿条之多 数据是不平衡的,点击下载的数量远远小于没有点击下载的数量 不平衡数据集的处理思路: 一般对样本进行 上采样 和 下采样,顾名思义就是 多的样本少采一点,少的样本多采一点.极端情况下,就是样本太多的时候,就可以做增强学习,就是我给我的少样本增加噪音.但是由于我

一.比赛概述 不同比赛有不同的任务,分类.回归.推荐.排序等.比赛开始后训练集和测试集就会开放下载. 比赛通常持续 2 ~ 3 个月,每个队伍每天可以提交的次数有限,通常为 5 次. 比赛结束前一周是一个 Deadline,在这之后不能再组队,也不能再新加入比赛.所以想要参加比赛请务必在这一 Deadline 之前有过至少一次有效的提交. 一般情况下在提交后会立刻得到得分的反馈.不同比赛会采取不同的评分基准,可以在分数栏最上方看到使用的评分方法. 反馈的分数是基于测试集的一部分计算的,剩下的另一

介绍 参加Kaggle比赛,我必须有哪些技能呢? 你有没有面对过这样的问题?最少在我大二的时候,我有过.过去我仅仅想象Kaggle比赛的困难度,我就感觉害怕.这种恐惧跟我怕水的感觉相似.怕水,让我无法参加一些游泳课程.然而,后来,我得到的教训是只要你不真的跨进水里,你就不知道水有多深.相同的哲学对Kaggle也一样适用.没有试过之前不要下结论.     Kaggle,数据科学的家园,为竞赛参与者,客户解决方案和招聘求职提供了一个全球性的平台.这是Kaggle的特殊吸引力,它提供的竞赛不仅让你站到

后续如有内容,本篇将会照常更新并排满15个知识点,以下是其他几篇译文的地址: 第一篇地址:( 译.持续更新 ) JavaScript 上分小技巧(一) 第二篇地址:( 译.持续更新 ) JavaScript 上分小技巧(二) 第三篇地址:( 译.持续更新 ) JavaScript 上分小技巧(三) #59 - ES6,var vs let var关键字定义的变量根据定义的环境用于function内,function外或者全局:而let定义的变量只用于"块"范围. function va

最近家里杂事较多,自学时间实在少的可怜,所以都在空闲时间看看老外写的内容,学习之外顺便翻译分享~等学习的时间充足些再写写自己的一些学习内容和知识点分析(最近有在接触的:复习(C#,SQL).(学习)TypeScript,(基础操作)MongoDB.TypeScript之后入手AngularJs 2.0) 后续如有内容,本篇将会照常更新并排满15个知识点,以下是其他几篇译文的地址: 第一篇地址:( 译.持续更新 ) JavaScript 上分小技巧(一) 第二篇地址:( 译.持续更新 ) Java

考虑到文章过长,不便于阅读,这里分出第二篇,如有后续,每15个知识点分为一篇... 第一篇地址:( 译.持续更新 ) JavaScript 上分小技巧(一) 第三篇地址:( 译.持续更新 ) JavaScript 上分小技巧(三) 第四篇地址:( 译.持续更新 ) JavaScript 上分小技巧(四) #30 - 将true的/false的值转换成boolean类型你可以通过!!操作将为true/为false的值转换为boolean类型. !!"" // false !!0 // f

感谢好友破狼提供的这篇好文章,也感谢写这些知识点的作者们和将他们整理到一起的作者.这是github上的一篇文章,在这里本兽也就只做翻译,由于本兽英语水平和编程能力都不咋地,如有不好的地方也请多理解体谅.戳这里:原文 能够为大家提供这些简短而实用的JavaScript技巧来提高大家编程能力,这对于我来说是件很开心的事.每天仅花上不到2分钟的时间中,你将可以读遍JavaScript这门可怕的语言所呈现给我们的特性:performance(性能), conventions(协议), hacks(代码h

白银上分黄金失败=.= 在之前有很认真的写了一波排序,所以排序并不是很怂,还是那个理,现阶段学习的都是比较简单的排序,都是所谓的冒泡排序啊,桶排序这类,至于插排和选择排序,再往后又是什么快拍就很尬了. 说一下今天A的题 1075 明明的随机数 1076 排序 1212 最大公约数 1430 素数判定 1978 斐波那契数列 1842 递归第一次 3038 3n+1问题 进制转换和模拟还是很怂,二维数组不是很好,模拟题很方,进制转换就更没什么思路了,至于递推递归,记得并没有讲过,只是自己在看,递推

cf昨日做出一个题居然div2打了1800多名直接上分了...我原以为垂直落地但是....我现在1399差一分就能蓝名了啊啊啊啊,以后不一定会有这个水平的啊,给个蓝名体验卡不行吗,多加一分会死啊....别以后max还是pupil....... 就我卡了1分....

PAT乙级:1082 射击比赛 (20分) 题干 本题目给出的射击比赛的规则非常简单,谁打的弹洞距离靶心最近,谁就是冠军:谁差得最远,谁就是菜鸟.本题给出一系列弹洞的平面坐标(x,y),请你编写程序找出冠军和菜鸟.我们假设靶心在原点(0,0). 输入格式: 输入在第一行中给出一个正整数 N(≤ 10 000).随后 N 行,每行按下列格式给出: ID x y 其中 ID 是运动员的编号(由 4 位数字组成):x 和 y 是其打出的弹洞的平面坐标(x,y),均为整数,且 0 ≤ |x|, |y|

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

房价预测是我入门Kaggle的第二个比赛,参考学习了他人的一篇优秀教程:https://www.kaggle.com/serigne/stacked-regressions-top-4-on-leaderboard 通过Serigne的这篇notebook,我学习到了关于数据分析.特征工程.集成学习等等很多有用的知识,在这里感谢一下这位大佬. 本篇文章立足于Serigne的教程,将他的大部分代码实现了一遍,修正了个别小错误,也加入了自己的一些视角和思考,做了一些自认为reasonable的"改进

背景 Titanic: Machine Learning from Disaster - Kaggle 2 年前就被推荐照着这个比赛做一下,结果我打开这个页面便蒙了,完全不知道该如何下手. 两年后,再次打开这个页面,看到清清楚楚的Titanic Tutorial - Kaggle,完全傻瓜式的照着做就能做下来.当年是什么蒙蔽了我的眼睛~ Target use machine learning to create a model that predicts which passengers sur

为了保护和监控海洋环境及生态平衡,大自然保护协会(The Nature Conservancy)邀请Kaggle社区的参赛者们开发能够出机器学习算法,自动分类和识别远洋捕捞船上的摄像头拍摄到的图片中鱼类的品种,例如不同种类的吞拿鱼和鲨鱼.大自然保护协会一共提供了3777张标注的图片作为训练集,这些图片被分为了8类,其中7类是不同种类的海鱼,剩余1类则是不含有鱼的图片,每张图片只属于8类中的某一类别. 图片中待识别的海鱼所占整张图片的一小部分,这就给识别带来了很大的挑战性.此外,为了衡量算法的有效

泰坦尼克号幸存预测是本小白接触的第一个Kaggle入门比赛,主要参考了以下两篇教程: https://www.cnblogs.com/star-zhao/p/9801196.html https://zhuanlan.zhihu.com/p/30538352 本模型在Leaderboard上的最高得分为0.79904,排名前13%. 由于这个比赛做得比较早了,当时很多分析的细节都忘了,而且由于是第一次做,整体还是非常简陋的.今天心血来潮,就当做个简单的记录(流水账). 导入相关包: import

一.EDA(Exploratory Data Analysis) EDA:也就是探索性的分析数据 目的: 理解每个特征的意义: 知道哪些特征是有用的,这些特征哪些是直接可以用的,哪些需要经过变换才能用,为之后的特征工程做准备: 1)每个特征的意义.特征的类型: df.describe() df['Category'].unique() 2)看是否存在 missing value(特征数据是否缺失) df.loc[df.Dates.isnull(),'Dates'] 3)看每个特征下的数据分布,用

之前用学生证在graphlab上申了一年的graphlab使用权(华盛顿大学机器学习课程需要)然后今天突然想到完全可以用这个东东来参加kaggle. 下午参考了一篇教程,把notebook上面的写好了 本文很多代码参考了turi官网的一个教程,有兴趣的同学可以去看原版 https://turi.com/learn/gallery/notebooks/who_survived_the_titanic.html 代码 import graphlab as gl %matplotlib inline

一.模型与特征哪个重要? 参与Sberbank Russian Housing Market比赛,一开始使用sklearn的岭回归函数Ridge(),残差值一直是0.37左右,然后同样的特征又使用了XGboost,残差值降到了0.34左右,提高的还是挺显著的. 但是另外一些参赛选手,使用XGboost,残差值可以降到0.31左右.所以由此来看,xgboost模型确实厉害,效果很好. 通过比赛不断调整特征发现,特征多了未必好,少了重要特征更不行,只有留下最重要的特征,模型的残差值才会降到最低.所以