原文:如何做到机器学习竞赛Kaggle排名前2%

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 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 ...

2017-04-13 06:53 0 6001 推荐指数:

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Kaggle竞赛入门(二):如何验证机器学习模型

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,英文有的时候比较啰嗦。 一.什么是模型验证 模型验证在机器学习当中非 ...

Sun Apr 05 19:25:00 CST 2020 2 663
机器学习及实践--从零开始通往Kaggle竞赛之路》

在开始说之前一个很重要的Tip:电脑至少要求是64位的,这是我的痛。 断断续续花了个把月的时间把这本书过了一遍。这是一本非常适合基于python入门的机器学习入门的书籍,全书通俗易懂且有代码提供。书中源代码连接为Ipython环境。主页君使用的是pycharm,python2.7,具体安转过 ...

Thu Apr 06 05:23:00 CST 2017 0 3422
Kaggle机器学习之模型集成(stacking)

Stacking是用新的模型(次学习器)去学习怎么组合那些基学习器,它的思想源自于Stacked Generalization这篇论文。如果把Bagging看作是多个基分类器的线性组合,那么Stacking就是多个基分类器的非线性组合。Stacking可以很灵活,它可以将学习器一层一层地堆砌 ...

Mon Jul 10 18:15:00 CST 2017 0 3051
Python机器学习及实践_从零开始通往KAGGLE竞赛之路PDF高清完整版免费下载|百度云盘|python基础入门学习教程

Python机器学习及实践_从零开始通往KAGGLE竞赛之路PDF高清完整版百度网盘免费下载 提取码:ceqs 豆瓣评分: 内容读者 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 ...

Wed Jul 22 23:43:00 CST 2020 0 506
GitHub排名TOP30的机器学习开源项目

对于机器学习者来说,阅读开源代码并基于代码构建自己的项目,是一个非常有效的学习方法。看看以下这些Github上平均star为3558的开源项目,你错了哪些? 1. FastText:快速文本表示和文本分类库(Github上有11786颗星,贡献者Facebook Research ...

Fri May 17 05:20:00 CST 2019 0 582
机器学习与数据竞赛的一些总结(转)

应导师要求,给新来的师弟师妹讲讲机器学习的一些东西,方便有个大概的结构,本人不才,略写点自己的看法和总结,有错误之处请多多指教。 回顾比赛 最近半年参加的比赛成绩: 1. 阿里音乐流行趋势预测大赛 2016.5.17-7.15 Top 15/5476 2. 最后一公里极速 ...

Fri Sep 15 19:29:00 CST 2017 2 869
 
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