包含《COVID-19》,《英国在线零售业务》,《电商行业用户行为分析数据集》,《电商婴儿用户》,《亚马逊手机》等17个数据集,用于数据分析挖掘,kaggle比赛练习
2021-12-22 15:12:25 191KB 数据挖掘分析 kaggle比赛
Kaggle 各种 Kaggle 比赛的一些代码。
2021-12-06 16:44:06 96.42MB Python
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餐厅收入预测 这是一场 Kaggle 比赛,我们的方法排名 67/2256。 项目目标 在这个项目中,我们的目标是找到一个数学模型来提高新餐厅投资的有效性,这将使 TFI 能够在其他重要业务领域进行更多投资,例如可持续性、创新和新员工培训。 本次比赛使用人口统计、房地产和商业数据,挑战您预测 100,000 个区域位置的年度餐厅销售额。 可以在找到项目介绍的更多详细信息。 杂项
2021-10-24 10:25:56 13.23MB Python
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Kaggle比赛视频实战课程,已听过,效果十分不错。很适合机器学习入门。听了就赚了
2021-10-11 13:27:39 53B 机器学习课程
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kaggle_random_acts_of_pizza Kaggle竞争。 大事记 下载数据并弄清楚如何将其导入python / numpy对象,以便可以使用SKLearn处理它。 将获得的数据分为训练和开发数据,以运行自己的实验。 建立基准并提交给Kaggle进行验证。 对于提交,您可能应该在所有数据上训练模型。 向您的讲师发送指向排行榜的链接,该链接显示您的基线得分。 截止日期:7/14 简要概述我们已经完成的工作和计划​​要做的事情。 截止日期:7/28 尝试不同的型号和参数设置。 设计新功能。 使用特征选择技术。 检查错误并进行迭代。 看看我们可以在排行榜上取得多少进展。 在ipython笔记本中综合我们的工作。 我们希望让您的笔记本公开,并尽可能地帮助入门机器学习的人们。 我们对使我们学到的概念更清晰的实验和分析感兴趣,而不是我们在排行榜上的排名(尽管良好的表现会使人们
2021-08-29 12:40:12 2.82MB Shell
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该资源包含Kaggle网站上房价预测比赛的数据描述、训练集和测试集,免去了在Kaggle官网上注册的麻烦。外面的house-prices-advanced-regression-techniques压缩包是原官网文件,里面的data文件与此内容相同。其他则是来自于动手学深度学习一书的实例代码,本人已进行过测试,实测可行。
2021-08-16 09:14:27 419KB kaggle pytorch python 深度学习
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利用VGG16对kaggle比赛提供的猫狗图片进行迁移学习-PyTorch版本 1.已改写为gpu-cpu通用 2.数据集处理参考注释;含后续训练、训练集/验证集accuracy计算,图片测试 3.数据集请参考https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats
2021-05-25 09:19:58 91KB 迁移学习 VGG16 Kaggle PyTorch
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kaggle比赛Titanic的R教程一和三(决策树、随机森林和logistics模型);利用薛毅《统计建模与R软件》书中判别分析章节中的距离判别、贝叶斯判别和Fisher判别函数实习的模型预测
2019-12-21 22:05:41 8KB 判别分析
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这是从KAGGLE竞赛官方网站上下载下来的数据集,本人之前也一直在寻找类似的数据,却一直需要大量积分,所以我就上传上来供大家使用。
2019-12-21 21:45:30 31KB titani python
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kaggle比赛HousePrices之数据预处理部分的完整代码,包含非常详细的注释,属于数据挖掘预处理的经典流程性代码。
2019-12-21 21:30:00 2KB kaggle
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