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。
2022-09-24 09:06:32 228KB kaggle数据集
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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
2022-09-19 19:07:38 148KB 深度学习 机器学习 房价预测
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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。
2022-09-07 20:21:57 239.27MB 商品评论 Kaggle
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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
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kaggle】TPS-AUG22 Binary Classification
2022-08-07 12:04:54 180KB kaggle
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卡格勒 我的Kaggle比赛解决方案代码 网络流量预测:二等奖。
2022-08-04 14:42:19 402KB JupyterNotebook
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人脸表情识别,训练集,验证集,集,kaggle的fer2013数据集。
2022-07-30 21:13:31 32.83MB emotion kaggle 人脸识别 datasets
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卡格勒 1,DigitRecognition python代码
2022-07-27 03:07:18 8.92MB 系统开源
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Kaggle 比赛源代码 包含我参加的比赛的 Kaggle 提交代码的存储库。由于它们的大小,我没有添加任何 CSV(训练、测试等)文件。 相反,我在下一节中添加了这些 CSV 的链接。 森林覆盖 这里的目标是将样本分类为不同的森林覆盖。 现在我已经提交了一个包含 2000 棵树和 15 个 max_features 的随机森林解决方案。 类型:分类Kaggle 链接: 奥托集团 目标是为 Otto Group 将产品分为不同的类别。 我尝试将 SVM 与线性内核、随机森林和 GBM 一起使用,直到现在 SVM 给出了最好的结果。 类型:分类Kaggle 链接: TFI餐厅收入 这是一个预测竞赛,目标是不同餐厅的收入。 到目前为止,带有一些特征工程的回归随机森林提交对我来说产生了最好的结果。 类型:预测Kaggle 链接: 泰坦尼克号 根据他们的个人属性预测泰坦尼克号上人们的生存。
2022-07-27 03:02:16 35KB R
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糖尿病视网膜病变检测 Kaggle 比赛代码部分 UNM CS529。
2022-07-27 00:59:10 13.73MB Python
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