『 kaggle』kaggle-DATA-SCIENCE-BOWL-2018(U-net方法) 1. 赛题背景 通过自动化细胞核检测,有利于检测细胞对各种治疗方法的反应,了解潜在生物学过程。队伍需要分析数据观察模式,抽象出问题并通过建立计算机模型识别各种条件下的一系列细胞核。 2. 数据预处理 数据分析 数据集包含部分的分割核图像。由于其获取方式、...
2017 年的 Data Science Bowl 比赛要求参赛者通过检测一组图像来预测患者是否患有癌症。虽然在这一竞赛中确实有结构化数据（自动嵌入图像中的标签信息），但其中一些数据是匿名的，也就是说，那些原本具有预测价值的特征（比如患者的年龄）用不了。这意味着所有的 kernel 只专注于图像分析。在三个 kernel 作者中，G...
下篇将会介绍两个极具特色的图像类比赛——树叶分类竞赛（Leaf Classification）和肺癌检测比赛（Data Science Bowl 2017）。正文如下，雷锋网 AI 研习社编译整理：建立准确模型的关键是全面了解正在使用的数据，但数据通常是混乱的。在我自学机器学习的前几个月，对如何理解数据并没有很多的想法。我假设数据来自一个自...
此文为上篇,主要介绍结构化数据和 NLP 数据,包含 Titanic 比赛,房价预测比赛,恶意评论分类,恐怖小说家身份识别。下篇将会介绍两个极具特色的图像类比赛——树叶分类竞赛(Leaf Classification)和肺癌检测比赛(Data Science Bowl 2017)。 正文如下,雷锋网 AI 研习社编译整理: 建立准确模型的关键是全面了解正在使用的数据...
2017 年的 Data Science Bowl 比赛要求参赛者通过检测一组图像来预测患者是否患有癌症。虽然在这一竞赛中确实有结构化数据(自动嵌入图像中的标签信息),但其中一些数据是匿名的,也就是说,那些原本具有预测价值的特征(比如患者的年龄)用不了。这意味着所有的 kernel 只专注于图像分析。
Kaggle 比赛奖金丰厚,一般前三名均可以获得奖金。在最近落幕的第二届 National Data Science Bowl 中,总奖金池高达 100W 美刀,其中第一名可以获得 50W 美刀的奖励,即使是第十名也能收获 2.5W 美刀的奖金。 获奖的队伍需要在比赛结束后 1~2 周内,准备好可执行的代码以及 README,算法说明文档等提交给 Kaggle 来...
2017 年的Data Science Bowl比赛要求参赛者通过检测一组图像来预测患者是否患有癌症。虽然在这一竞赛中确实有结构化数据(自动嵌入图像中的标签信息),但其中一些数据是匿名的,也就是说,那些原本具有预测价值的特征(比如患者的年龄)用不了。这意味着所有的 kernel 只专注于图像分析。
kaggle一年一度的高奖金比赛Data Science Bowl在过年前两天结束了,今年第一次不是CV比赛,继17年清华廖博士团队夺得冠军后,这回来自浙江大学的两位同学喜提冠军十万美金,均分下来比我一年工资还多了,羡慕!在这个只能闲在家里的特殊时间,正好对这个比赛做一下总结. ...
数据科学碗(the Data Science Bowl)是由Kaggle举办的年度数据科学竞赛,今年比赛的主题是:根据一年内诊断为癌症的患者的胸部CT扫描数据来检测肺癌。其中,来自比利时根特大学(Ghent University)的参赛团队Deep Breath team(深呼吸团队)由7个本校博士生和博士后组成(他们分别是 Andreas Verleysen, Elias Vansteenkiste, Fr...
Kaggle 比赛奖金丰厚,一般前三名均可以获得奖金。在最近落幕的第二届 National Data Science Bowl 中,总奖金池高达 100W 美刀,其中第一名可以获得 50W 美刀的奖励,即使是第十名也能收获 2.5W 美刀的奖金。 获奖的队伍需要在比赛结束后 1~2 周内,准备好可执行的代码以及 README,算法说明文档等提交给 Kaggle 来...