Part1Machine Learning Essentials Week1 basic python tutorial (1)Key concepts in machine learning (2)How to win Kaggle competitions (3)Coding Environment (4)Python Tutorial #1: Basics Numpy (5)Python Tutorial #2: Basics Pandas (6)Homework 1)coding homework from Python Tutorial #1 and #2 noteb...
每个不同的数据集的数据都是不一样的,背后表现的现象也是有差异。 但是还是有处理数据的规律和套路可以值得学习的。 本文是特征工程处理的第一章,提供了一些简单的方法来新建特征数据,之后还有2章讲述新的方法 原文的工作流程:outline of a machine learning project 理解问题,数据背景(understand the problem and th...
不同的project的数据往往是有相似之处的，很难有像kaggle一样每次都从零开始摸数据集的体验。
一个非常值得被你借鉴的建议就是,去找一个真实的,简单的,广为人知的数据集去练一练先。给你们推荐一个绝好的东西:UCI Machine Learning Repository,搜搜看有惊喜。你可以把每一个项目都当做一个迷你 Kaggle 来练习。 迷你项目拆分秘籍 1. 把数据集分为训练集(training set)和测试集(test set),然后测试集(te...
虽然作为data analytics专业的本科生,但在国外课堂上学到的东西实用性并没有那么强,所以特地参加了Kaggle项目,包括data pre-processing,feature engineering,machine learning models optimization,ensemble and stacking stratigies等实际操作技能、以及优化Prediction的各种相关技巧都非常实用!项目结束后,我立刻将Kaggle Projec...
当你选定了你要从一而终的语言以后,你就需要开始和真实的数据集一起训练啦!一个非常值得被你借鉴的建议就是,去找一个真实的,简单的,广为人知的数据集去练一练先。给你们推荐一个绝好的东西:UCI Machine Learning Repository,搜搜看有惊喜。你可以把每一个项目都当做一个迷你 Kaggle 来练习。
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Kaggle比赛是训练Machine Learning很重要的一个途径。对于ML的建模,将数据每个feature理解清楚是决定模型好坏的重要环节。下面讲的这些理解feature的小技巧曾经在Instacart Market Basket Analysis竞赛中获得前2%,并在比赛外的现实建模中也非常实用。 理解特征,对于建立任何高级的机器学习模型都很重要。我们可以通过观察每一...
Titanic: Machine Learning from Disaster http://www.kaggle.com/c/titanic 目的是根据泰坦尼克号乘客的基本信息来推测其生还机率。在这里大家可以顺便把这次用的数据下载好。 获取数据 登陆Kaggle, 没有的话注册一个先。 在这个页面获取Titanic的数据 https://www.kaggle.com/c/titanic/data ...
分阶段发布数据集有助于检测基准测试污染。根据 /r/MachineLearning 上的建议,基准测试创建者应分阶段发布数据集,以通过比较模型在训练数据截止日期前后发布的子集的性能来检查基准测试污染。 spRAG: 用于复杂实际世界查询的开源 RAG 系统:spRAG 是一个开源的检索增强型生成系统,旨在处理类似法律文件和财务报告等密集文本...