解决几乎任何机器学习问题(完整翻译) 英文原文:Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem Kaggle团队| 07.21.2016 Kaggle大师Abhishek Thakur最初在2016年7月18日在这里发表了这篇文章。 一个数据科学家每天处理大量的数据。有人说,超过60-70%的时间花在了数据清理,数据转移和数据采集上,使得机器学习模型可以...
any information about a transaction being fraud or genuine, the problem becomes an unsupervised problem. To tackle these kinds of problems we have to think about how many clusters candata be divided into. Clustering is one of the approaches that you can use forproblems like this, but it must...
Abhishek Thakur,很多kaggler对他都非常熟悉,2017年,他在 Linkedin 发表了一篇名为Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem的文章,介绍他建立的一个自动的机器学习框架,几乎可以解决任何机器学习问题,这篇文章曾火遍 Kaggle。 Abhishek在Kaggle上的成就: Competitions Grandmaster(17枚金牌,世界排名第3) ...
原文链接:approaching almost any machine learning problem--abhishek thakur 前言 几乎每一个科学家日常之一是处理大量的数据。有人说几乎是60-70%的时间是花在数据清洗中,以及将数据转变为适合机器学习的格式。这篇文章主要集中在于第二部分,例如:运用机器学习以及包括前面的步骤。这里所讨论的内容是基于我参加几百场...
GitHub - abhishekkrthakur/approachingalmost: Approaching (Almost) Any Machine Learning Problemgithub.com/abhishekkrthakur/approachingalmost/tree/master 目录 一、环境配置 Kirito:Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem2 赞同 · 0 评论文章 ...
原项目地址:https://github.com/abhishekkrthakur/approachingalmost中译版:https://github.com/ytzfhqs/AAAMLP-CN
Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem-CN版 ℡逆**nt上传18.18MB文件格式rar机器学习深度学习人工智能 准备环境(已翻译) 无监督和有监督学习(已翻译) 交叉检验(已翻译) 评估指标(已翻译) 组织机器学习(已翻译) 处理分类变量(已翻译) 特征工程(已翻译)...
Abhishek,也是一位非常热爱分享技术的博主。2017年,他在 Linkedin 发表了一篇名为Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem的文章,介绍他建立的一个自动的机器学习框架,几乎可以解决任何机器学习问题,这篇文章曾火遍 Kaggle。 文章链接:https://www.youtube.com/watch?v=uWVR_axaVwk ...
内容简介· ··· This is not a traditional book. The book has a lot of code. If you don't like the code first approach do not buy this book. Making code available on Github is not an option. This book is for people who have some theoretical knowledge of machine learning and deep ...
Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem中译版,在线文档地址:https://ytzfhqs.github.io/AAAMLP-CN/ - ytzfhqs/AAAMLP-CN