kaggle機器學習競賽冠軍及分享

Kaggle176比賽原始碼和討論的收集整理。 Rank 2 solution13 by Iain Murray, code available here4. [The Analytics Edge (15.071x)](

機器學習競賽分享：NFL大資料碗（上篇）

kaggle競賽分享：NFL大資料碗 - 上競賽簡介一年一度的NFL大資料碗，今年的預測目標是通過兩隊球員的靜態資料，預測該次進攻推進的碼數，並轉換為該概率分佈；競賽連結 https://www.kaggle.com/c/nfl-big-data-bowl-2020 專案連結，該專案程式碼已經publi

機器學習競賽分享：通用的團隊競技類的資料分析挖掘方法

前言該篇分享來源於NFL競賽官方的R語言版本，我做的主要是翻譯為Python版本；分享中用到的技巧、構建的特徵、展示資料的方式都可以應用到其他領域，比如籃球、足球、LOL、雙人羽毛球等等，只要是團隊競技，都可以從中獲益；分享基於kaggle上的NFL大資料碗，也就是基於橄欖球；泰森多邊形的概念最好可

八大機器學習框架對比及Tensorflow的優勢

同時 ++ 容易得到智能模型訓練並且 gpu 動態八大機器學習框架的對比： (1) TensorFlow：深度學習最流行的庫之一，是谷歌在深刻總結了其前身 DistBelief 的經驗教訓上形成的；它不僅便攜、高效、可擴展，還能再不同計算機上運行:小到智能

Kaggle機器學習教程學習（三）

var com his sel base ike ads ria some 　　該篇詳細討論數據清理步驟。其實這些基礎我覺得與數模競賽過程都是差不多的。　　如文中所說：　　　　The first step to data cleaning is removing u

機器學習現狀以及目前機器學習競賽的主流框架或演算法

Kaggle 上的競爭非常激烈（有些比賽有數千名參賽者，並提供數百萬美元的獎金），而且涵蓋了各種型別的機器學習問題，所以它提供了一種現實方法來評判哪種方法有效、哪種方法無效。那麼哪種演算法能夠可靠

機器學習--邏輯迴歸及乳腺癌預測

邏輯迴歸演算法是用來解決分類問題的演算法。邏輯迴歸模型由sklearn.linear_model.LogisticRegression實現例項：乳腺癌預測 a. 模型訓練 # 載入自帶乳腺癌資料集 from sklearn.datasets import lo

機器學習--決策樹及泰坦尼克號生存預測

決策樹是一個類似於流程圖的樹結構，分支節點表示對一個特徵進行測試，根據測試結果進行分類，樹葉節點代表一個類別。要判斷從哪個特徵進行分裂，就要對資訊進行量化，量化的方式有： ID3: 資訊增益條件熵：其中pi=P(X=xi)，X,Y代表了兩個事件，而它們之間有

2018最新BAT機器學習演算法崗位面試分享

從18年6月份開始，參加了一些公司的演算法工程師/機器學習工程師崗位的社會招聘，拿到了一線知名網際網路比如BAT的演算法崗位offer, 做一些總結，希望可以給大家準備這個職位提供些資訊。一、需要掌握的基本技能資料結構知識掌握一門程式語言，建議最好會Py

機器學習1-概述及資料預處理

文章目錄概述機器學習為什麼需要機器學習？機器學習的型別機器學習流程資料預處理均值移除(標準化) 範圍縮放歸一化二值化

Kaggle機器學習實戰系列之Titanic專案

** Kaggle實戰系列之Titanic專案 ** 1.引言先說一句，年末雙十一什麼的一來，真是非(mang)常(cheng)歡(gou)樂(le)！然後push自己抽出時間來寫這篇blog的原因也非常簡單：寫完前兩篇邏輯迴歸的介紹和各個角度理解之後，我

年度大盤點：機器學習開源專案及框架

我們先來看看Mybridge AI 中排名靠前的頂級開源專案，再聊聊機器學習今年都有哪些發展，最後探尋下新的一年中會有哪些有值得我們期待的事情。頂級的開源專案 BERT BERT，全稱為Bidirectional Encoder Representations from

機器學習3-分類及模型驗證

目錄機器分類人工分類二元分類多元分類樸素貝葉斯分類訓練相關劃分訓練集和測試集交叉驗證混淆矩陣分類報告基於決策樹的分類基於投

Unity機器學習 | 編寫代理及建立遊戲AI

自2017年9月Unity推出了機器學習代理工具，機器學習的開發者持續增長並在社群中獲得認可。Unity機器學習代理專案入選mybridge評選2017年最佳30個機器學習開源專案，並在Github中獲得1710星。Unity機器學習社群挑戰賽也在如火如荼的進行中。今天

機器學習模型部署及線上預測

到目前為止，我們訓練的傳統機器學習模型都只能進行本地預測（本地呼叫test方法），那麼怎麼樣把我們的模型部署到線上，然後做線上實時預測呢？我們的模型實際上就是一個y = f(x)函式，x是特徵資料，y是預測結果。我們訓練模型的目的就是為了得到f(x)函式的引數；訓練完成後需要對引數進行序列化儲存

純乾貨14 2017年-李巨集毅-最新深度學習/機器學習中文視訊教程分享_後篇

前一期給大家分享了李巨集毅老師17年深度學習課程的前半部分,今天繼續與大家分享李老師的在2017年初陸續發放出來的關於深度學習/機器學習的視訊課程後半部分。整套視訊的目錄：整套教程的視訊及配套PPT下載地址：密碼: 微信公眾號回覆“ma2” 往期精

機器學習常見演算法及原理總結（乾貨）

樸素貝葉斯參考[1] 事件A和B同時發生的概率為在A發生的情況下發生B或者在B發生的情況下發生A P(A∩B)=P(A)∗P(B|A)=P(B)∗P(A|B) 所以有： P(A|B)=P(B|A)∗P(A)P(B) 對於給出的待分類項，求解在此項出現的條件下各個目標類別出

如何預測百威啤酒銷量？資料競賽冠軍筆記分享思路

　　賽題背景　　組織方：微軟加速器　　真實資料來源：幾家頂級快消品牌　　上海站：百威英博命題，並提供脫敏的業務資料　　提出三個問題：　　1.庫存需求預測　　2.銷售數量預測　　3.經銷商違規行為檢測　　資料大致的情況　　原始資料中，

各種機器學習的優缺點及應用場景

在我們日常生活中所用到的推薦系統、智慧圖片美化應用和聊天機器人等應用中，各種各樣的機器學習和資料處理演算法正盡職盡責地發揮著自己的功效。本文篩選並簡單介紹了一些最常見演算法類別，還為每一個類別列出了一些實際的演算法並簡單介紹了它們的優缺點。目錄正則化演算法（Re

超詳細！如何準備機器學習競賽？

點選上方藍色字型，關注我們Kaggle 是一個流行的資料科學競賽平臺，作為一個競賽平臺，Kagg

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