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。

RSNA颅内出血检测 这是2019年在Kaggle托管的项目。 它在比赛中排名。 实验 经验值 窗户 输入 输出 评论 exp7_seres_precenter_512 硬膜下 英石 英石 用于外部数据伪标记 exp10_seres_threecenter_rescale_512 3种 英石 英石 exp16_seres_concat 硬膜下 st-1，st，st + 1 英石 exp17_7_external 硬膜下 英石 英石 与外部数据 exp18_seres_concat_three 3种 st-1，st，st + 1 英石 exp19_seres_doubleconcat 硬膜下 st-2，st，st + 2 英石 exp21_seres_doublepre 硬膜下 st-2，st-1，st 英石 exp22_seres_doublepost 硬膜下 s

Spark2.x机器学习实战（算法篇：基于Kaggle竞赛数据集，六大算法模型构建），本课程主要讲解基于Spark 2.x的机器学习库，MLlib实现了常用的机器学习，如：聚类、分类、回归等6大算法，使用Kaggle竞赛数据集模型构建。本课拒绝枯燥的讲述，将循序渐进从Spark2.x的基础知识开始，然后再透彻讲解各个算法的理论、详细展示Spark实现，最后均会通过实例进行解析实战，帮助大家真正从理论到实践全面掌握Spark MLlib分布式机器学习。通过该课程的学习同学们可以全面掌握Spark MLlib机器学习，进而能够在实际工作中进行ML的应用开发和定制开发。

这是kaggle的经典测试，里面包含了源代码以及数据集哦

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来自 kaggle官网的 StumbleUpon Evergreen Classification Challenge数据集 1.可用于决策树二元类机器学习. 2.产品分类模型的训练 3.推荐算法的训练 2.文件内容包括: ---train.tsv 训练集 22.0MB ---test.tsv 测试集 9.4MB ---sampleSubmission.csv 22.0KB ---raw_comtent.zip 164.8MB

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