英特尔Mobileodt宫颈癌筛查 [SIGE-MII-UGR-2016-17] Kaggle竞赛“英特尔与MobileODT宫颈癌筛查”的资料库

Kaggle_Titanic 17％的人使用keras和深度学习神经网络向泰坦尼克号Kaggle竞赛提交的作品最多

Kaggle-木薯叶病分类 Kaggle竞赛代码“木薯叶病分类”。 排名256/3900（最高7％）铜牌 比赛于2月结束，当我最近整理代码时，我决定在GitHub上发布它（整理代码确实是一件很累的工作〜）。 我在私有数据集中得到0.8987 。 但是，这不是我最好的解决方案（确定是成功的关键...大声笑）。 我在Github上发布的代码为0.9010 ，如果我提交此解决方案，则该代码应排在银牌区域。 此仓库包含培训部分和测试部分的代码，我使用一些技巧，如下所示： AMP，用于更快的训练（Kaggle中的GPU时间限制，我的GPU不好） 数据8月可提供更好的性能（我放弃了cutmix或snapmix之类的技巧，这些技巧浪费大量时间并且没有改善性能） K折模型合奏：$ k = 5 $ 模型集合：EfficientB4（由我自己训练）+ Resnext（在讨论区域中开放访问） 测

https://www.kaggle.com/c/loan-default-prediction

kaggle竞赛经典数据集Titanic 包括train.csv test.csv gender_submission.csv

有趣的卡格勒 我参加和即将参加的Kaggle比赛的所有参赛作品。 我可能会用Python（利用scikit-learn或类似的库）编写所有内容，但是如果可以的话，偶尔我也可能会使用R或Haskell。 因为我认为这是我的游乐场，所以在此存储库中编写的代码可能非常草率。 如果您有兴趣，请随时做出贡献。 avazu-ctr预测 Avazu的CTR预测比赛- 我的解决方案利用GradientBoostingClassifier和一些预处理/工程流程功能。 就对数损失而言，它的得分为0.4045696 ，而第一名的得分为0.3818529 （截至2014年2月2日）。 数字识别器 数字识别

从一系列 CT 影像中对肺部影像进行分割，并识别估计肺部容积量。

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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。

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