原文:《機器學習及實踐--從零開始通往Kaggle競賽之路》

在開始說之前一個很重要的Tip:電腦至少要求是 位的,這是我的痛。 斷斷續續花了個把月的時間把這本書過了一遍。這是一本非常適合基於python入門的機器學習入門的書籍,全書通俗易懂且有代碼提供。書中源代碼連接為Ipython環境。主頁君使用的是pycharm,python . ,具體安轉過程書本寫的很詳細。碼完書中代碼,有一點點點小不符 或許可能是因為平台不一樣 ,百度基本可以解決問題 有問題也可 ...

2017-04-05 21:23 0 3422 推薦指數:

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Python機器學習實踐_從零開始通往KAGGLE競賽之路PDF高清完整版免費下載|百度雲盤|python基礎入門學習教程

Python機器學習實踐_從零開始通往KAGGLE競賽之路PDF高清完整版百度網盤免費下載 提取碼:ceqs 豆瓣評分: 內容讀者 本書面向所有對機器學習與數據挖掘的實踐競賽感興趣的讀者,從零開始,以Python編程語言為基礎,在不涉及大量數學模型與復雜編程知識的前提下,逐步 ...

Wed Jul 22 23:43:00 CST 2020 0 506
Kaggle競賽入門(二):如何驗證機器學習模型

本文翻譯自kaggle learn,也就是kaggle官方最快入門kaggle競賽的教程,強調python編程實踐和數學思想(而沒有涉及數學細節),筆者在不影響算法和程序理解的基礎上刪除了一些不必要的廢話,英文有的時候比較啰嗦。 一.什么是模型驗證 模型驗證在機器學習當中非 ...

Sun Apr 05 19:25:00 CST 2020 2 663
如何做到機器學習競賽Kaggle排名前2%

原創文章,同步首發自作者個人博客 。轉載請務必在文章開頭顯眼處注明出處 摘要 本文詳述了如何通過數據預覽,探索式數據分析,缺失數據填補,刪除關聯特征以及派生新特征等方法,在Kaggle的Titanic幸存預測這一分類問題競賽中獲得前2%排名的具體方法。 競賽內容介紹 ...

Thu Apr 13 14:53:00 CST 2017 0 6001
Kaggle機器學習之模型集成(stacking)

Stacking是用新的模型(次學習器)去學習怎么組合那些基學習器,它的思想源自於Stacked Generalization這篇論文。如果把Bagging看作是多個基分類器的線性組合,那么Stacking就是多個基分類器的非線性組合。Stacking可以很靈活,它可以將學習器一層一層地堆砌 ...

Mon Jul 10 18:15:00 CST 2017 0 3051
機器學習之路--seaborn

seaborn是基於plt的封裝好的庫。有很強的作圖功能。 1、布局風格設置(圖形的style)and 細節設置 用matplotlib作圖: 輸出 ...

Sun Oct 21 06:42:00 CST 2018 1 1531
 
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