学完了Coursera上Andrew Ng的Machine Learning后,迫不及待地想去参加一场Kaggle的比赛,却发现从理论到实践的转变实在是太困难了,在此记录学习过程. 一:安装Anaconda 教程大多推荐使用Jupyter Notebook来进行数据科学的相关编程,我们通过Anaconda来安装Jupyter Notebook和需要用到的一些python库,按照以下方法重新安装了Anaconda,平台Win10 Anaconda安装 二:Jupyter Notebook 参照以下

ml_metrics is the Python implementation of Metrics implementations a library of various supervised machine learning evaluation metrics. 首先,打开 Anaconda Prompt, 按如下步骤操作 1.搜索 ml_metrics 包 [Anaconda2] C:\Users\klchang> anaconda search -t conda ml_metrics

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

xgboost是一个boosting+decision trees的工具包,看微博上各种大牛都说效果很好,于是下载一个,使用了一下,安装步骤如下. 第一步,编译生成xgboost.exe(用于CLI)以及xgboost_wrapper.dll(用于python).用vs打开xgboost-master源文件夹下的windows文件夹,打开解决方案,官方说明是需要使用x64,release,但是我的电脑是win 8.1 32位的,只好选择了win 32 选择"重新生成解决方案",发现有错

Facial_Keypoints_Detection github code facial-keypoints-detection, 这是一个人脸识别任务,任务是识别人脸图片中的眼睛.鼻子.嘴的位置.训练集包含以下15个位置的坐标,行末是图片的像素值,共96*96个像素值.测试集只包含图片的像素值. left_eye_center, right_eye_center, left_eye_inner_corner, left_eye_outer_corner, right_eye_inner_co

原文:http://blog.csdn.net/pengyulong/article/details/50515916 原文修改了两个地方才安装成功,第3步可以不用,第2步重新生成所有的就行了. 第4步,有“xgboost_wrapper.dll”以后,将该文件复制到/python-package/xgboost/中,继续后面步骤就可以了. 特别注意如果你的python是32位的,第二步就不要选择x64,而是选择win32.对应的文件也不是在x64下了.一定可以运行. xgboost的全称是eX

xgboost的全称是eXtreme Gradient Boosting,现在已经风靡Kaggle.天池.DataCastle.Kesci等国内外数据竞赛平台,是比赛夺冠的必备大杀器!如果把数据竞赛比作金庸笔下的武林,那么XGBoost可谓屠龙刀,号令天下,莫敢不从! 于是,在学习了机器学习知识良久,准备下载xgboost库进行使用,可是今天搜了好多博客后发现不是有问题,就是比较麻烦,最终搜到一篇特别简单的安装教程,展示如下: 1.从http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/

注册和登录Kaggle时验证码无法显示问题 参考:https://blog.csdn.net/zhuisaozhang1292/article/details/81529981 应用FQ软件需要时时关注更新状态,比较麻烦. 最简单的方法是在CHROME浏览器下安装并且激活谷歌访问助手 插件.插件下载网址: http://www.ggfwzs.com/ 按照指示(http://www.ggfwzs.com/ff/chrome/index.html)安装该插件时不一定要永久激活,也可以使用 需要短信

官方的代码 https://github.com/Cloud-CV/EvalAI 我一直没法成功import yaml配置举办比赛(create a challenge on EvalAI 使用https://github.com/Cloud-CV/EvalAI-Starters). 直到使用第三方的fork: https://github.com/live-wire/EvalAI 下面是介绍的简单使用流程: A question we’re often asked is: Doesn’t Ka

Python3: sudo apt-get install python3 终端中输入python则进入python2,输入python3则进入python3 安装python2的相关包: sudo apt-get install python-scipy 安装python3的相关包: sudo apt-get install python3-scipy(numpy,matplotlib,pandas) 安装python3的pip包: sudo apt-get install python3-p

项目描述:这是一个关于情感分析的教程.谷歌的Word2Vec(文本深度表示模型)是一个由深度学习驱动的方法, 旨在获取words内部的含义.Word2Vec试图理解单词之间的含义与语义关系.它类似于recurrent neural nets(递归神经网络)或者深度神经网络, 但是计算效率更高.情感分析是机器学习领域的一个具有挑战性的任务,人们通过语言来表达自己的情感,比如说讽刺,歧视,双关语,这些无论是对人类还是计算机都具有一定的误导性.本教程将专注于Word2Vec在情感分析上的应用. 项目时

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

原文:https://dnc1994.com/2016/04/rank-10-percent-in-first-kaggle-competition/ Introduction Kaggle 是目前最大的 Data Scientist 聚集地.很多公司会拿出自家的数据并提供奖金,在 Kaggle 上组织数据竞赛.我最近完成了第一次比赛,在 2125 个参赛队伍中排名第 98 位(~ 5%).因为是第一次参赛,所以对这个成绩我已经很满意了.在 Kaggle 上一次比赛的结果除了排名以外,还会显示的

学完了Coursera上Andrew Ng的Machine Learning后,迫不及待地想去参加一场Kaggle的比赛,却发现从理论到实践的转变实在是太困难了,在此记录学习过程. 一:安装Anaconda 教程大多推荐使用Jupyter Notebook来进行数据科学的相关编程,我们通过Anaconda来安装Jupyter Notebook和需要用到的一些python库,按照以下方法重新安装了Anaconda,平台Win10 Anaconda安装 二:Jupyter Notebook 参照以下

1. 引言 Kaggle是一个进行数据挖掘和数据分析在线竞赛网站, 成立于2010年. 与Kaggle合作的公司可以提供一个数据+一个问题, 再加上适当的奖励, Kaggle上的计算机科学家和数据科学家们(也可能是像我这样的菜鸟)将会领取任务, 提供自己的解决方案. 你在提交自己的解决方案后, 在截止日期之前都可以做出修改. 全世界的人都可以在Kaggle上提供自己的解决方案, 充分发挥了集体智慧. 但是作为一个新手, 要先明白其中的套路(一切都是套路). 万事入门难, 最稳妥的方法是先对以往的

pip安装 1.在以下地址下载最新的PIP安装文件:http://pypi.python.org/pypi/pip#downloads   2.下载pip-7.1.2.tar.gz (md5, pgp)完成之后,解压到一个文件夹,用CMD控制台进入解压目录,输入: python setup.py install 安装的过程中有可能会出现“ImportError: No module named setuptools”的错误提示,这是因为Windows环境下Python默认是没有安装setupto

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

今天看了个新闻,说是中国社会科学院城市发展与环境研究所及社会科学文献出版社共同发布<房地产蓝皮书:中国房地产发展报告No.16(2019)>指出房价上涨7.6%,看得我都坐不住了,这房价上涨什么时候是个头啊.为了让自己以后租得起房,我还是好好努力吧.于是我打开了Kaggle,准备上手第一道题,正巧发现有个房价预测,可能这是命运的安排吧...... 一.下载数据 进入到 kaggle 后要先登录,需要注意的是,注册的时候有一个验证,要FQ才会显示验证信息.    下载好数据之后,大致看一下数据的

  上周一个叫 Abhishek Thakur 的数据科学家,在他的 Linkedin 发表了一篇文章 Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem,介绍他建立的一个自动的机器学习框架,几乎可以解决任何机器学习问题,项目很快也会发布出来. 这篇文章迅速火遍 Kaggle,他参加过100多个数据科学相关的竞赛,积累了很多宝贵的经验,看他很幽默地说“写这样的框架需要很多丰富的经验,不是每个人都有这样的经历,而很多人有宝贵的经验,但是他们不愿意分享

https://blog.csdn.net/ychgyyn/article/details/82119201 前言Anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其包含了conda.Python等180多个科学包及其依赖项.里面所包含的Jupyter Notebook是数据挖掘领域中最热门的工具.(例如Kaggle网站)废话不多说,现在我们开始来安装Anaconda3. 环境Windows10下载进入Anaconda的官网进行下载或学习.选择你想下载的Python版本,这里我们选择的是Py