在Notebook中，如何引入外部的py文件 在本篇文章中，将通过演示torchvision对象检测微调教程(pytorch的目标检测的官方教程) 在运行本代码之前，需要注意一下几点： 1、官方给出的代码中，有些依赖是没有的，需要我们自己去下载[依赖下载]，此处给出的是一个github地址，把其中的referenc
由于昨天毫无目标的调整参数， 很快用完了kaggle的十次提交机会。 以后， 需要有目标的提交， 防止浪费提交次数。 1 如何观察数据 1.1 通过四个方法, 观察数据 method 1: import pandas as pd df = pd.read_csv('titanic/train.csv') method 2: df.shape (891, 12) method 3: d
kaggle创始人为Anthony毕业于墨尔本大学，于2010年在创立kaggle, 现在被google收购， 现在有100多万活跃用户。 学习kaggle平台如何参加比赛， 如何提交项目练习Titanic - Machine Learning from Disaster 泰坦尼克号项目主要是通过一个train.csv文件提供的基础数据，预测test.csv文
看各种kaggle的代码时，发现pd.DataFrame是常用的数据结构，要想快速浏览、熟练修改各种kaggle代码，首先入门的应该是pd.DataFrame这个结构，下面记录pd.DataFrame常用的几种函数。 1、创建DataFrame import pandas as pd import numpy as np #数据，行名，列名 df1 = pd.DataFrame(np
Skill 1 Categorical Encodings 预先的操作使用LGB进行预测以ROC来进行模型的评价1) Construct features from timestamps2) Label Encoding(preprocessing.LabelEncoder()函数，直接用数字不同代表不同)3.Create train/validation/test splitsSkill 1 Categorical Encoding
前言 原文来源：这里！ 数据集：根据不同人的数据来判断他有没有可能再次偿还信用借款（Home credit default risk） 看完的感想是： 每个不同的数据集的数据都是不一样的，背后表现的现象也是有差异。 但是还是有处理数据的规律和套路可以值得学习的。 本文是特征工程处理的第一章，提供了一些简
目前系统整理了一些网上开放的免费科研数据集，以下是分类列表以及下载地址，供高校和科研机构免费下载和使用。 金融 美国劳工部统计局官方发布数据上证A股日线数据，1999.12.09 至 2016.06.08，前复权，1095支股票深证A股日线数据，1999.12.09 至 2016.06.08，前复权，1766支股票深证创业板日
一直想在kaggle上参加一个比赛，近期看见又一个病害分类的比赛出来了，不说了，必须抓住机会，不能再拖延！ 初学者怎么使用kaggle 点入一个competition，可以看到 其中： overview：比赛方对比赛概况的介绍，解决什么问题，难点是什么？以及评分方式，提交的时间节点（重要）【审题】 data：数据，介绍和下载地
kaggle默认目录结构 kaggle/input/lib/working 上传的都在input文件夹，输出的都在working文件夹 上传自定义待引用.py文件后， 步骤1.添加： import sys sys.path.append("..") 步骤2.import 待引用.py文件名前添加“input.数据集名.” 步骤3.原访问路径前添加“/kaggle/input/” 【
从零开始，手把手，一文kaggle竞赛速度入门！ 泰坦尼克 1. 前言2. 如何开始kaggle竞赛2.1进入网站注册账号2.2进入到比赛界面2.3了解项目2.4下载数据 3. 数据导入与预处理4. 训练决策树模型4.1决策树模型4.2python实现决策树 5. 提交结果6.完整源码7.可以改进的地方8.贡献者介绍
利用Kaggle的数据 1、数据准备 kaggle上传数据集比较麻烦，国内难传。如果是公开数据集，就使用官网的数据比较好。但是，官网的数据是要经过处理才可以的。 处理数据的主要知识点有: 安装GPU版本tensorflow import tensorflow as tf from tensorflow import keras import matplotl
说明 接下来的两个月我会尽量调研多一些的竞赛，找一个竞赛的方向。调研的文章每篇都看3个竞赛吧。 案例1 2020年国际机器人学会挑战赛 Kaggle项目源链接 介绍： 技术方向分析： 这应该属于自适应学习的部分。主要的技术应该包含图、推荐算法、评估算法（贝叶斯系列，例如BKT)。 评
kaggle链接：https://www.kaggle.com/c/word2vec-nlp-tutorial/overview 简介：给出 50,000 IMDB movie reviews，进行0和1情感二分类 给出两段代码，都值得借鉴： 第一个是，lstm实现的pytorch版本，调参以后从0.90569提升到了0.95718（主要是优化器用adam,学习率用0.001，句子长度设置为200），排
我先在kaggle上传本地的数据集，但是一直上传失败，后来发现平台以后数据集，然后直接选择数据集。 如何获取数据集目录
下载数据集到本地 分析数据 先知晓各个数据特征的含义，观察一下 找到有用的，也就是可以影响到预测标签的数据 没有用的数据不用管 处理数据 这些有用的数据中，有些可能是空值 如果该列数据较多，就取平均值 如果极少，可以删了该行数据 有些有用的数据是字符串，不是数值，需要转
使用pytorch编写猫狗识别软件 数据下载 一、下载数据集并创建以下形式文件目录 train.py: 用于创建并训练模型，并生成训练完成的参数文件。 setting.py: 用于存放训练配置、超参数，包括学习率，训练次数，裁剪图片大小，每次训练图片数量，参数保存地址。 train: 存放下载的数据
深度学习越加火热，但是，很多实验室并没有配套的硬件设备，让贫穷的学生党头大
介绍 您在本课程中创建的地图以二维方式描绘了地球表面。但是，正如您所知，世界实际上是三维地球。因此，我们必须使用一种称为地图投影的方法将其渲染为平坦表面。 地图投影不能100％准确。每个投影都会以某种方式扭曲地球表面，同时保留一些有用的属性。例如， 等面积投影（例如“兰伯特圆
本节我们来利用卷积神经网络（CNN）来实现kaggle平台上的 CIFAR-10 - Object Recognition In Images 图像分类问题。 相关数据下载地址为：https://www.kaggle.com/c/cifar-10/data 新建 python3 文件 cifar_model_1 一、import 相关模块 import 进相关模块并查看版本 %matplotlib inl
今天是2020.5.24，今天开始写博客吧。 本人目前是渣硕一枚，不过学过的东西还挺多的，想着一边学习一边给大家分享吧，因为我发现有些东西CSDN或者github上也找不到，大家一起交流学习分享吧。 我目前打算分享的主要有 1.数学建模各类算法及代码，个人总结，到后面的数模比赛实战 2.kaggle
实验背景： 这是从2010/01/12-2011/12/09一家在英国的网络电商的真实数据，所以数据类型和值都具有很强的随机性,实践性较强。 该电商的主营业务是卖一些订制礼物。所以本次分析的目的是对该电商的客户进行分类，以让业务部门可以对不同的顾客有不一样的促销方式（marketing initiat
目录前言张量处理单元（TPU）现在可在Kaggle上使用挑战TPU or GPU detectionCompetition data accessConfigurationVisualization utilitiesDatasetsDataset visualizationsModelTrainingConfusion matrixPredictionsVisual validation 前言 张量处理单元（TPU）现在可在Kaggle上使
采用lightGBM模型 准备数据与训练 calendar.csv数据集导入。 该数据数聚包含物品的售卖时间与物品类型 date: The date in a “y-m-d” format. wm_yr_wk: The id of the week the date belongs to. weekday: The type of the day (Saturday, Sunday, …, Friday). wday: The
首先导入数据，将数据分为训练集和测试集： import pandas as pd # Load data melbourne_file_path = '../input/melbourne-housing-snapshot/melb_data.csv' melbourne_data = pd.read_csv(melbourne_file_path) # Filter rows with missing values melbourne_data = melbourn
本文翻译自kaggle learn，也就是kaggle官方最快入门kaggle竞赛的教程，强调python编程实践和数学思想（而没有涉及数学细节），笔者在不影响算法和程序理解的基础上删除了一些不必要的废话，毕竟英文有的时候比较啰嗦。 一.什么是过拟合和欠拟合？ 过拟合的含义就是当前模型十分符合训练集，十分精
