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第 11 屆 iThome 鐵人賽
DAY
19
0
AI & Data
跟top kaggler學習如何贏得資料分析競賽
系列 第
19
篇
[Day 19] HW/ SW
11th鐵人賽
madeleine
2019-09-20 23:05:47
762 瀏覽
分享至
在 HW hardware, SW Software 準備上除了照片/影像要用到好幾G, 其他不會用到太多容量
1. RAM 64G 或 128G
2. 多核 --> 可以加速 training 時間
3. Storage : SSD for images, fast disk
4. Cloud 有幾種選擇, AWS (Amazon), Azure (MSFT), Google Cloud
5. R, Python : NumPy, Pandas, Scikei-learn, matplotlib (註)
6. IDE : IPython with Jupiter node box
7. Special packages : Keras (Neural nets)
8. 外部工具
. Vowpal Wabbit - 大量運算
. Libfm, libffm - 用在 Sparse data 像 CTR cliack through rate prediction
. Rgf - 用在 ensembles
註
**NumPy
Pandas
Scikei-Learn
matplotlib
Linear Algebra
relational
Classic ML algorithn, various classification, regression, clustering algorithm, SVM
plotting library, varierty of visualization
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