Kaggle上有免费供大家使用的GPU计算资源,本文教你如何使用它来训练自己的神经网络. Kaggle是什么 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. 在Kaggle,你可以: 参加竞赛赢取奖金.Kaggle上会发布一些赛题,做的好会赢得奖金. 下载数据集.Kaggle上包含了众多的数据集供大家免费下载,常见的数据集都可以在上面找到. 学习别人的代码.类似GitHub,你可以在Kaggle上学习冠军的代码

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

解决办法: pip install kaggle -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

众包(Jeff Howe,2006)是一种在互联网蓬勃发展的背景下产生的一种创新的生产组织形式.在这样的商业模式下,企业利用网络将工作分配出去,通过让更合适的人群参与其中来发现创意和解决技术问题.比较成功的众包例子有像wikipedia这样的知识贡献类平台,GitHub这样的IT类平台,也有我们要着重介绍的大数据分析类的众包平台Kaggle. Figure 1 Kaggle的工作方式. Kaggle的工作方式如图中右上角的流程所示.假设一个互联网广告公司收集了大量的关于用户广告点击行为的数据,想

这是在kaggle上的一个练习比赛,使用的是ImageNet数据集的子集. 注意,mxnet版本要高于0.12.1b2017112. 下载数据集. train.zip test.zip labels 然后解压在data文件夹下 1. 数据 1.1 整理数据 将解压后的数据整理成Gluon能够读取的形式,这里我直接使用了zh.gluon.ai教程上的代码 导入各种库 import math import os import shutil from collections import Counte

After the exercise of building convolutional, RNN, sentence level attention RNN, finally I have come to implement Hierarchical Attention Networks for Document Classification. I'm very thankful to Keras, which make building this project painless. The

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

摘自: https://www.kaggle.com/zoupet/neural-network-model-for-house-prices-tensorflow 一.实现功能简介: 本文摘自Kaggle的一篇房价预测题目,找了一篇比较全的,当作自己的Tensorflow入门. 数据和题目可以在文章开头的地址找的. 主要是给定了一个区域的房子价格以及房子特征,要预测一下房价. 二.挑选数据 # 为了使得代码在 python2 或者3下都运行,加的 __future__包.如果是python3,

kaggle是一个为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛.托管数据库.编写和分享代码的平台,在这上面有非常多的好项目.好资源可供机器学习.深度学习爱好者学习之用.碰巧最近入门了一门非常的深度学习框架:pytorch(如果你对pytorch不甚了解,请点击这里),所以今天我和大家一起用pytorch实现一个图像识别领域的入门项目:猫狗图像识别. 深度学习的基础就是数据,咱们先从数据谈起.此次使用的猫狗分类图像一共25000张,猫狗分别有12500张,我们先来简单的瞅瞅都是一些什么图片. 我们从下

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 0 前言 1 简介 2 数据准备 2.1 导入数据 2.2 检查空值 2.3 正则化 Normalization 2.4 更改数据维度 Reshape 2.5 标签编码 2.6 分割交叉验证集 3 CNN 3.1 定义网络模型 3.2 设置优化器和退火器 optimizer and annealer 3.3 数据增强 4 评估模型 4.1 训练和交叉验证曲线 4.2 混淆矩阵 Confusion matrix 5 生成结果 0 前言 比赛网址:https://www.kaggle.com/

Kaggle网站流量预测任务第一名解决方案:从模型到代码详解时序预测 2017年12月13日 17:39:11 机器之心V 阅读数:5931   近日,Artur Suilin 等人发布了 Kaggle 网站流量时序预测竞赛第一名的详细解决方案.他们不仅公开了所有的实现代码,同时还详细解释了实现的模型与经验.机器之心简要介绍了他们所实现的模型与经验,更详细的代码请查看 GitHub 项目. GitHub 项目地址:https://github.com/Arturus/kaggle-web-tra

https://www.leiphone.com/news/201803/fPnpTdrkvUHf7uAj.html 雷锋网 AI 研习社消息,Kaggle 上 Corporación Favorita 主办的商品销量预测比赛于两个月前落下帷幕,此次比赛的奖金池共计三万美元,吸引到 1675 支队伍参赛. 近日,Private Leaderboard 上的亚军 SoLucky 团队在 arxiv 上发表了一篇论文,阐述了其获胜方案,雷锋网 AI 研习社对论文内容进行编译整理如下: 作者参加了在

https://mp.weixin.qq.com/s/JwRXBNmXBaQM2GK6BDRqMw 选自GitHub 作者:Artur Suilin 机器之心编译 参与:蒋思源.路雪.黄小天 近日,Artur Suilin 等人发布了 Kaggle 网站流量时序预测竞赛第一名的详细解决方案.他们不仅公开了所有的实现代码,同时还详细解释了实现的模型与经验.机器之心简要介绍了他们所实现的模型与经验,更详细的代码请查看 GitHub 项目. GitHub 项目地址:https://github.com

http://blog.csdn.net/shadow_guo/article/details/51767036 原文标题为“R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks ”,作者代季峰 1,14年毕业的清华博士到微软亚洲研究院的视觉计算组,CVPR 16 两篇一作的会议主持人~ ╰(°▽°)╯ 同时公布了源码~ 2 后面主要内容为原文随便的翻译或概括.必有不紧贴原文原意之处,曲解请指出,否则求放过~

原文连接:http://blog.kaggle.com/2014/12/22/convolutional-nets-and-cifar-10-an-interview-with-yan-lecun/ 摘要:CIFAR-10竞赛之后,卷积网络之父Yann LeCun接受相关采访.他认为:卷积网络需要大数据和高性能计算机的支持:深层卷积网络的训练时间不是问题,运行时间才是关键.Yann LeCun还分享了他正在做的一些最新研究. Kaggle近期举办了一场 关于CIFAR-10数据集的竞赛,该数据集

文章来源:https://www.tinymind.cn/articles/410 本文来自 CSDN 网站,译者蓝三金 图像的语义分割是将输入图像中的每个像素分配一个语义类别,以得到像素化的密集分类.虽然自 2007 年以来,语义分割/场景解析一直是计算机视觉社区的一部分,但与计算机视觉中的其他领域很相似,自 2014 年 Long 等人首次使用全卷积神经网络对自然图像进行端到端分割,语义分割才有了重大突破. 图1:输入图像(左),FCN-8s 网络生成的语义分割图(右)(使用 pytorch

简介 Kaggle 于 2010 年创立,专注数据科学,机器学习竞赛的举办,是全球最大的数据科学社区和数据竞赛平台.笔者从 2013 年开始,陆续参加了多场 Kaggle上面举办的比赛,相继获得了 CrowdFlower 搜索相关性比赛第一名(1326支队伍)和 HomeDepot 商品搜索相关性比赛第三名(2125支队伍),曾在 Kaggle 数据科学家排行榜排名全球第十,国内第一.笔者目前在腾讯社交与效果广告部任职数据挖掘工程师,负责 Lookalike 相似人群扩展相关工作.此文分享笔者在

 原作者:陈成龙 简介 Kaggle 于 2010 年创立,专注数据科学,机器学习竞赛的举办,是全球最大的数据科学社区和数据竞赛平台.笔者从 2013 年开始,陆续参加了多场 Kaggle上面举办的比赛,相继获得了 CrowdFlower 搜索相关性比赛第一名(1326支队伍)和 HomeDepot 商品搜索相关性比赛第三名(2125支队伍),曾在 Kaggle 数据科学家排行榜排名全球第十,国内第一.笔者目前在腾讯社交与效果广告部任职数据挖掘工程师,负责 Lookalike 相似人群扩展相关工

去年研一的时候想做kaggle上的一道题目:猫狗分类,但是苦于对卷积神经网络一直没有很好的认识,现在把这篇文章的内容补上去.(部分代码参考网上的,我改变了卷积神经网络的网络结构,其实主要部分我加了一层1X1的卷积层,至于作用,我会在后文详细介绍) 题目地址:猫狗大战 同时数据集也可以在上面下载到. 既然是手把手,那么就要从前期的导入数据开始: 导入数据 #import sys, io #sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer,encodin

文章发布于公号[数智物语] (ID:decision_engine),关注公号不错过每一篇干货. 来源 | 腾讯广告算法大赛 作者 | 陈成龙 Kaggle 于 2010 年创立,专注数据科学,机器学习竞赛的举办,是全球最大的数据科学社区和数据竞赛平台.作者从 2013 年开始,陆续参加了多场 Kaggle上面举办的比赛,相继获得了 CrowdFlower 搜索相关性比赛第一名(1326支队伍)和 HomeDepot 商品搜索相关性比赛第三名(2125支队伍),曾在 Kaggle 数据科学家排行