Final project: predict future saleswww.kaggle.com/c/competitive-data-science-final-project 字段说明 1 数据读取和清洗 import pandas as pd train = pd.read_csv("DATA/sales_train_v2.csv") test = pd.read_csv("DATA/test.csv").set_index("ID") shops = pd.read_csv("DATA/shops.csv")...
kaggle.com/learn/python 4小时入门机器学习: kaggle.com/learn/machin 4小时了解深度学习: kaggle.com/learn/deep-l 3小时喜提SQL: kaggle.com/learn/sql 4小时get Pandas: kaggle.com/learn/pandas 7小时搞懂数据可视化: kaggle.com/learn/data-v 以上课程汇总: kaggle.com/learn/overvi 值得先码后看,祝你...
16. Dist-keras / elephas / spark-deep-learning (Commits: 1125 / 170 / 67, Contributors: 5 / 13 / 11) 官网: http://joerihermans.com/work/distributed-keras/https://pypi.org/project/elephas/https://databricks.github.io/spark-deep-learning/site/index.html 随着越来越多的用例需要花费大量的...
首先,我们选择用Kaggle(https://www.kaggle.com/)上的电影数据集(https://www.kaggle.com/datasets/rounakbanik/the-movies-dataset),该数据集包含 45000 部电影的元数据信息。大家可以直接下载数据集或通过 Python 使用 KaggleAPI下载数据集。如需通过 Python 下载,请先在 Kaggle.com 的Profile(https://www.kagg...
data-scienceexploratory-data-analysisedadata-visualizationkaggle-competitiondata-analyticsdata-analysisdata-wranglingdata-cleaningkaggle-datasetdata-cleansingdata-science-pythondata-analysis-pythonkaggle-used-cars-dataset UpdatedJan 2, 2019 Jupyter Notebook ...
https://www.kaggle.com/learn/python Kaggle是一个举办数据科学和机器学习竞赛的平台。竞争对手使用数据集并尽可能准确地创建预测模型。他们还提供交互式Python笔记本,帮助您学习Python的基础知识。 11. Learning Python: From Zero to Hero – freeCodeCam...
Data Science School:http://datascience-school.com/ 1. 11. XGBoost / LightGBM / CatBoost (Commits: 3277 / 1083 / 1509, Contributors: 280 / 79 / 61) 复制 官网:http://xgboost.readthedocs.io/en/latest/http://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/Python-Intro.htmlhttps://github.com/catboost/ca...
Data science Python notebooks: Deep learning (TensorFlow, Theano, Caffe, Keras), scikit-learn, Kaggle, big data (Spark, Hadoop MapReduce, HDFS), matplotlib, pandas, NumPy, SciPy, Python essentials, AWS, and various command lines. - tepz22rc/data-science-
Kaggle金牌得主的机器学习教程www.heywhale.com/mw/project/5f69d02471c700003078961b?from=zhihumlkj 目录 项目背景与分析 数据读入与检查 数据预处理 数据校正 缺失值填充 数据创建 数据转换 数据清洗 数据划分 探索性分析 建模分析 模型评估与优化
No free HunchKaggle竞赛平台的官方博客,包括一些优秀的代码解读以及高分选手的采访,十分有用的经验(来自不同背景,不同年龄层次,不同职业的选手) Flowing Data十分有用的数据分析的案例 Python日报内容十分精彩的集锦(中文) 六、FAQ (待续) Python 2.x还是Python 3.x?