泰坦尼克号 这是我在参加 Kaggle 泰坦尼克号比赛时编写的 python/scikit-learn 代码。 有几种不同算法的代码，但主要和性能最高的一种是在 randomforest2.py 中实现的 RandomForest。 要求： python（2.x 版本至少为 2.6） scikit-learn/NumPy/SciPy ( ) 熊猫（ ） matplotlib ( ) 用法： > python randomforest2.py 关键文件： loaddata.py：包含所有特征工程，包括用于生成不同变量类型、执行 PCA、聚类和类平衡的选项 randomforest2.py：执行管道的代码 scorereport.py：检查并报告超参数搜索的结果 learningcurve.py：包括生成学习曲线的代码 roc_auc：包括生成 ROC 曲线的代码 其他文

Matlab fft原始代码ESAI-CEU-UCH解决癫痫预测挑战的解决方案 这项工作提出了由CEU Cardenal Herrera大学（ESAI-CEU-UCH）在Kaggle美国癫痫协会癫痫发作预测挑战赛中提出的解决方案。 提出的解决方案位于的第4位。 提出了不同种类的输入功能（不同的预处理流水线）和不同的统计模型。 这种多样性是为了改善模型组合结果。 重要的是要注意，任何提议的系统都使用测试仪进行校准。 竞争允许使用测试集进行此模型校准，但这样做会降低结果在现实世界中的可重复性。 依存关系 软件 该解决方案使用以下开源软件： 工具包v0.4.0。 它是使用Lua和C / C ++核心进行模式识别的工具包。 因为此工具是非常新的，所以已经在管道中编写了安装和配置。 v3.0.2。 对于统计计算，这是Kaggle竞赛中广泛使用的工具。 软件包R.matlab，MASS，fda.usc，fastICA，stringr和plyr是运行该解决方案所必需的。 v4.3.11，使用cp，mv，find，mktemp，sort和tr命令行工具。 该解决方案准备在具有Linux平台上运行，但可

kaggle入门赛中的手写体识别数据集，以及用Lenet实现，环境是pytorch，python3.6

现在的许多手写字体识别代码都是基于已有的mnist手写字体数据集进行的，而kaggle需要用到网站上给出的数据集并生成测试集的输出用于提交。这里选择keras搭建卷积网络进行识别，可以直接生成测试集的结果,最终结果识别率大概97%左右的样子。 # -*- coding: utf-8 -*- Created on Tue Jun 6 19:07:10 2017 @author: Administrator from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Activation

kaggle竞赛入门讲义

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