Публикации по теме 'kaggle'
Обучение моделей машинного обучения без остановки вашей машины!
Если вы изучаете машинное обучение, вы, возможно, заметили, что модели обучения являются одним из утомительных процессов, и если у вас есть более крупные архитектурные модели, может потребоваться много времени только для запуска и сохранения модели.
Для модели обучения, если вы используете Google Colab, вы, должно быть, столкнулись с отключением среды выполнения после некоторого времени бездействия (вероятно, менее 1/2 часа).
Альтернативой является Kaggle, но с Kaggle у вас нет..
Ускорьте свой успех: раскрытие секрета решения соревнований Kaggle менее чем за 60 минут…
Введение в блоки данных
Databricks — это новаторская платформа для анализа данных, призванная помочь предприятиям раскрыть весь потенциал своих данных. В качестве совместной рабочей области для науки о данных и машинного обучения Databricks позволяет командам быстро создавать, масштабировать и развертывать сложные решения ИИ.
Построенный на Apache Spark, Databricks легко интегрируется с современными средами больших данных, что позволяет упростить обработку данных и аналитику. Его..
Исследовательский анализ данных (EDA) — Часть 2
В предыдущей части мы обсудили первые несколько шагов в процессе исследовательского анализа данных, таких как идентификация переменных, одномерный анализ и т. Д. Теперь мы собираемся больше узнать о двумерном анализе и других шагах в EDA.
Двумерный анализ
В двумерном анализе мы находим взаимосвязь между двумя переменными. Переменные могут быть любой комбинацией непрерывных или категориальных переменных. Для разных комбинаций переменных используются разные методы.
Непрерывный и..
Космический корабль Титаник: альтернатива обычному набору данных Plain Old Titanic
Изучите новый набор данных Kaggle с Pandas и Seaborn
Это 2912 год, и космический корабль Титаник, межзвездный пассажирский лайнер, находится в своем первом полете с почти 13 000 пассажиров на борту. Космический корабль «Титаник» перевозит эмигрантов из нашей Солнечной системы на три новые обитаемые экзопланеты, когда сталкивается с…
Механизм действия (MoA) - Конкурс Kaggle
Это был мой второй конкурс kaggle, в котором я принимал участие. Честно говоря, в этом конкурсе я многому научился. Обсуждения множества разных гроссмейстеров и экспертов были просто умопомрачительными. Обсуждение разных жанров конкурса было потрясающим, например. разработка функций, дополнение данных, различное моделирование, переносное обучение и финальное наложение / смешивание. Итак, я собираюсь рассказать о разных вещах (мой опыт), которые я изучил и применил в этом конкурсе,..
40 лучших ноутбуков Kaggle, удобных для начинающих, для изучения исследовательского анализа данных (EDA)
Данные изображения, текстовые данные, табличные данные (классификация, регрессия, временные ряды)
Ниже приведены гиперссылки на сорок лучших блокнотов Kaggle, удобных для начинающих, для изучения исследовательского анализа данных:
Табличные данные
Удивительная история о том, как LogisticRegressionCV превзошел HistGradientBoostingClassifier
Я всегда с нетерпением жду начала каждого месяца, потому что Kaggle проводит свои ежемесячные табличные соревнования. Когда я участвую в ежемесячном табличном конкурсе, это дает мне возможность опробовать различные методы, чтобы улучшить мою сообразительность в программировании на языке программирования Python.
Новые материалы
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..
ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..