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Kaggle学习笔记 评分:

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实战深度学习
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Kaggle初学者五步入门指南,七大诀窍助你享受竞赛
【七月在线】Kaggle机器学习案例实战【最新原版视频】

入门ML机器学习之后,怎么提高实战能力呢,毫无疑问,做实际项目,而kaggle上就有大量的ML项目,所谓算法刷leetcode,ML/DM机器学习数据挖掘刷kaggle,kaggle对于数据科学的重要性不言而喻。基于此,七月在线特此推出国内第一个kaggle实战课程,通过kaggle案例从抓取数据、处理特征、建模、模型融合、调优/调参完整走一遍。 课程价值 | 升职加薪利器 本课程所有的案例全都取自真实数据上的数据科学比赛,通过本课程你将获得:   1)完整的kaggle比赛/案例分析解答过程,包括优胜者的解答方案,从场景分析开始,一步步构建解决方案 2)对数据分析、数据处理、特征处理和机器学

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机器学习入门 kaggle房价预测 精讲(含代码)

机器学习入门项目,kaggle里的项目房价预测,适合初学者学习数据分析及机器学习算法,入门Kaggle.

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Python机器学习实践与Kaggle实战_Evernote网页版.pdf

这份笔记围绕Python下的机器学习实践一共探讨四个方面的内容:监督学习、无监督学习、特征和 模型的选取 和 几个流行的强力模型包的使用。

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Python机器学习及实践-从零开始通往Kaggle竞赛之路(高清版)

Python机器学习及实践面向所有对机器学习与数据挖掘的实践及竞赛感兴趣的读者,从零开始,以Python编程语言为基础,在不涉及大量数学模型与复杂编程知识的前提下,逐步带领读者熟悉并且掌握当下流行的机器学习、数据挖掘与自然语言处理工具,如Scikit-learn、NLTK、Pandas、gensim、XGBoost、Google Tensorflow等。 全书共分4章。第1章简介篇,介绍机器学习概念与Python编程知识;第2章基础篇,讲述如何使用Scikit-learn作为基础机器学习工具;第3章进阶篇,涉及怎样借助高级技术或者模型进一步提升既有机器学习系统的性能;第4章竞赛篇,以Kagg

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Python机器学习及实践从零开始通往Kaggle竞赛之路 【高清完整PDF】(清华大学出版社)

这是一本面向机器学习实践并且具有很强实用性的好书。每个章节,在简要介绍 一种机器学习模型的基础上,结合具体的例子,给出了详细的Python程序的编程方 法,有利于读者对机器学习方法细节的掌握。跟随本书,读者将一步步跨入机器学习的 殿堂,掌握用机器学习方法求解实际问题的技能。本书适合于想使用机器学习方法求 解实际问题的博士生、硕士生、高年级本科生,以及在企业工作的工程技术人员阅读,是 一本快速掌握机器学习方法求解实际问题的入门读物,相信读者将从本书中获益匪浅。 一清华大学计算机系教授马少平

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Python大战机器学习

数据科学家是当下炙手可热的职业,机器学习则是他们的必备技能。机器学习在大数据分析中居于核心地位,在互联网、金融保险、制造业、零售业、医疗等产业领域发挥了越来越大的作用且日益受到关注。 Python 是最好最热门的编程语言之一,以简单易学、应用广泛、类库强大而著称,是实现机器学习算法的首选语言。 《Python大战机器学习:数据科学家的第一个小目标》以快速上手、四分理论六分实践为出发点,讲述机器学习的算法和Python 编程实践,采用“原理笔记精华+ 算法Python 实现+ 问题实例+ 代码实战+ 运行调参”的形式展开,理论与实践结合,算法原理与编程实战并重。 《Python大战机器学习:数据

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python大战机器学习

心地位,在互联网、金融保险、制造业、零售业、医疗等产业领域发挥了越来越大的作用且日益受到关注。, Python 是最好最热门的编程语言之一,以简单易学、应用广泛、类库强大而著称,是实现机器学习算法的首选语言。, 《Python大战机器学习:数据科学家的第一个小目标》以快速上手、四分理论六分实践为出发点,讲述机器学习的算法和Python 编程实践,采用“原理笔记精华+ 算法Python 实现+ 问题实例+ 代码实战+ 运行调参”的形式展开,理论与实践结合,算法原理与编程实战并重。, 《Python大战机器学习:数据科学家的第一个小目标》从内容上分为13 章分4 篇展开:第一篇:机器学习基础篇(第

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Python大战机器学习--数据科学家的第一个小目标

数据科学家是当下炙手可热的职业,机器学习则是他们的必备技能,机器学习在大数据分析中居于核心的地位,在互联网、金融保险、制造业、零售业、医疗等产业领域发挥了越来越大的作用且日益受到关注。Python是又好又热门的编程语言之一,以简单易学、应用广泛、类库强大而著称,是实现机器学习算法的最佳语言。 《Python大战机器学习:数据科学家的第—个小目标》以快速上手、四分理论六分实践为出发点,讲述机器学习的算法和Python编程实践,采用“原理笔记精华 算法Python实现 问题实例 实际代码 运行调参”的形式展开,理论与实践结合,算法原理与编程实战并重。 全书共13 章分为4篇展开:第—篇:机器学

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Python大战机器学习 —数据科学家的第一个小目标【完整高清版PDF】

数据科学家是当下炙手可热的职业,机器学习则是他们的必备技能,机器学习在大数据分析中居于核心的地位,在互联网、金融保险、制造业、零售业、医疗等产业领域发挥了越来越大的作用且日益受到关注。Python是又好又热门的编程语言之一,以简单易学、应用广泛、类库强大而著称,是实现机器学习算法的最佳语言。 《Python大战机器学习:数据科学家的第—个小目标》以快速上手、四分理论六分实践为出发点,讲述机器学习的算法和Python编程实践,采用“原理笔记精华 算法Python实现 问题实例 实际代码 运行调参”的形式展开,理论与实践结合,算法原理与编程实战并重。 目录 第一篇 机器学习基础篇1 第1 章

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Python大战机器学习:数据科学家的第一个小目标.华校专(带详细书签).pdf

《Python大战机器学习:数据科学家的第一个小目标》以快速上手、四分理论六分实践为出发点,讲述机器学习的算法和Python 编程实践,采用"原理笔记精华+ 算法Python 实现+ 问题实例+ 代码实战+ 运行调参"的形式展开,理论与实践结合,算法原理与编程实战并重。 《Python大战机器学习:数据科学家的第一个小目标》从内容上分为13 章分4 篇展开:第一篇:机器学习基础篇(第1~6 章),讲述机器学习的基础算法,包括线性模型、决策树、贝叶斯分类、k 近邻法、数据降维、聚类和EM算法;第二篇:机器学习高级篇(第7~10 章),讲述经典而常用的高级机器学习算法,包括支持向量机、人工神经网络

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Python大战机器学习-数据科学家的第一个小目标-2017.3-华校专-电子工业出版社

数据科学家是当下炙手可热的职业,机器学习则是他们的必备技能,机器学习在大数据分析中居于核心的地位,在互联网、金融保险、制造业、零售业、医疗等产业领域发挥了越来越大的作用且日益受到关注。Python是很好很热门的编程语言之一,以简单易学、应用广泛、类库强大而著称,是实现机器学习算法的语言。 《Python大战机器学习:数据科学家的diyi个小目标》以快速上手、四分理论六分实践为出发点,讲述机器学习的算法和Python编程实践,采用“原理笔记精华+算法Python实现+问题实例+实际代码+运行调参”的形式展开,理论与实践结合,算法原理与编程实战并重。《Python大战机器学习:数据科学家的diyi

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《Python深度学习》-《带书签》-《带目录》-《高清》

本书由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦?肖莱(Franc.ois Chollet)执笔,详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践,包括计算机视觉、自然语言处理、产生式模型等应用。书中包含30多个代码示例,步骤讲解详细透彻。由于本书立足于人工智能的可达性和大众化,读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读。在学习完本书后,读者将具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力。 第 一部分 深度学习基础 第 1章 什么是深度学习 2 1.1 人工智能、机器学习与深度学习 2 1.1.1 人工智能 3 1.1.2 机器学习 3 1.1.

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炼数成金,机器学习.t

炼数成金,机器学习

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python机器学习良恶性肿瘤数据集

  结论:通过比较,逻辑斯蒂模型比随机梯度下降模型在测试集上表现有更高的准确性,因为逻辑斯蒂采用解析的方式精确计算模型参数,而随机梯度下降采用估计值   特点分析:逻辑斯蒂对参数的计算采用精确解析的方法,计算时间长但是模型性能高,随机梯度下降采用随机梯度上升算法估计模型参数,计算时间短但产出的模型性能略低,一般而言,对于训练数据规模在10万量级以上的数据,考虑到时间的耗用,推荐使用随机梯度算法

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Python+Spark 2.0+Hadoop机器学习与大数据实战.林大贵(带详细书签).pdf

本书从浅显易懂的“大数据和机器学习”原理说明入手,讲述大数据和机器学习的基本概念,如分类、分析、训练、建模、预测、机器学习(推荐引擎)、机器学习(二元分类)、机器学习(多元分类)、机器学习(回归分析)和数据可视化应用等。书中不仅加入了新近的大数据技术,还丰富了“机器学习”内容。 为降低读者学习大数据技术的门槛,书中提供了丰富的上机实践操作和范例程序详解,展示了如何在单机Windows系统上通过Virtual Box虚拟机安装多机Linux虚拟机,如何建立Hadoop集群,再建立Spark开发环境。书中介绍搭建的上机实践平台并不限制于单台实体计算机。对于有条件的公司和学校,参照书中介绍的搭建过程

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Python+Spark 2.0+Hadoop机器学习与大数据实战_林大贵(著) 清华大学出版社(完整高清 带书签)

第1章 Python Spark机器学习与Hadoop大数据 1 1.1 机器学习的介绍 2 1.2 Spark的介绍 5 1.3 Spark数据处理 RDD、DataFrame、Spark SQL 7 1.4 使用Python开发 Spark机器学习与大数据应用 8 1.5 Python Spark 机器学习 9 1.6 Spark ML Pipeline机器学习流程介绍 10 1.7 Spark 2.0的介绍 12 1.8 大数据定义 13 1.9 Hadoop 简介 14 1.10 Hadoop HDFS分布式文件系统 14 1.11 Hadoop MapReduce的介绍 17 1.1

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案例实战信用卡欺诈检测数据集

“人工智能学习笔记——案例实战信用卡欺诈检测”博客中的数据集

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