kaggle_house_pred_train.csv kaggle_house_pred_test.csv 一个训练集一个测试集，总共有80个特征值加售价，其中测试集没有价格（标签）需要预测

cnn-classification-dog-vs-cat 基于CNN的图像分类器，使用Kaggle的猫狗图片数据。 1 requirement python3 numpy >= 1.14.2 keras >= 2.1.6 tensorflow >= 1.6.0 h5py >= 2.7.0 python-gflags >= 3.1.2 opencv-python >= 3.4.0.12 2 Description of files inputs: 猫狗图片样本数据，，使用keras库中的类读取，需要将每个类的图片放在单独命名的文件夹中存放； train.py: 自建的简单CNN，训练后测试集精度约83%； pre_train.py: 利用已训练的常用网络(基于数据集训练)，进行迁移学习，测试集精度约95%以上； data_helper.py: 数据读取和预处理模块； img_cnn.py:

原始数据集地址：https://www.kaggle.com/datasets/uciml/faulty-steel-plates 原始数据有1941笔数据，提取出1552笔数据作为训练集。

实战KAGGLE⽐赛：房价预测： 作为深度学习基础篇章的总结，动⼿实战⼀个Kaggle⽐赛：房价预测。 本节将提供未经调优的数据的预处理、模型的设计和超参数的选择。 https://blog.csdn.net/yohnyang/article/details/126883147

截止2012年10月份在Amazon网站上568454条食品评论数据，包括用户、评论内容、评论食品、食品评分等数据，数据来自Kaggle.com。

加速度计-生物识别 通过加速度计数据识别移动设备的用户（kaggle上的“加速度计生物识别竞赛”） “ CS 725：机器学习基础”的课程项目 #Description：您可以在找到问题陈述的描述 ＃如何运行代码： 假设：您将train.csv和test.csv与其他项目文件放在同一文件夹中 运行device_count.py 运行extractMeanVar.py 运行trimmingdata.py 现在，您可以执行任何分类器代码。 只需在同一文件夹中查找所需文件即可。 ＃我们的方法我们设计了以下解决问题的方法： 朴素贝叶斯 最近的邻居 二次判别分析（类似于LDA） 支持向量机 ＃与每种方法相关的文件： 1]朴素贝叶斯 1. extractMeanVar.py 2. naive_bayes.py 3. naive_bayes_Random.py 2]最近的邻居 1. t

【kaggle】TPS-AUG22 Binary Classification

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