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鐵人賽 AI & Data DAY 2

技術 [Day 02] 在表情資料尋找邂逅是否搞錯了甚麼 (Facial Expression Recognition)

表情資料集的介紹與下載 俗話說:「知己知彼,百戰百勝」,這句話同樣也適合用在資料科學上, 我們必須對資料的背景非常熟悉,才能夠設計出適合的演算法。 今天,讓我介...

鐵人賽 AI & Data DAY 1

技術 [Day00] 這次可以跟上 Kaggle 30 Days 挑戰了吧

前言 寫在前面 Kaggle 不知道從何時開始,每年會有一段時間舉辦 30 days challenge (應該是2018年,然後是為了推進大家使用 Kaggl...

技術 深度學習常用程式碼

之前沒整理程式碼的習慣 經常想到某些程式碼 就要翻以前寫的 覺得有點浪費時間 之後有用到就貼上來 慢慢更新 然後我會打一些關鍵字 方便自己用Ctrl + F 搜...

鐵人賽 AI & Data DAY 14

技術 [Day 14] 以 Springleaf competition 實作 EDA

步驟 step 0 kaggle 網站找一個預測(結果是0或1)競賽 step 1 import libraries step 2 load the data...

鐵人賽 AI & Data DAY 12

技術 [Day 12] Validation / 驗證 - Part I

Validation / 驗證 了解驗證和 overfitting 過度擬合的概念 確定應進行的分割數以建立穩定的驗證 用在比賽中進行訓練/測試分割的最常用方...

鐵人賽 AI & Data DAY 10

技術 [Day 10] Visualizations / 視覺化

先說點時事, 今天凌晨有 iPhone 11 發表會, 為了 AI 有新增一個 Core ML 庫可讓開發者調用. 回到 kaggle 比賽的準備. EDA 是...

鐵人賽 AI & Data DAY 9

技術 [Day 9] Anonymized data 匿名資料

Anonymized data 匿名是保護資料免於用來找出真實資料的一種模式, 例如雜湊 hash 處理較敏感或機密的資料, 參賽者可透過合法的方式解匿名, 例...

鐵人賽 AI & Data DAY 8

技術 [Day 8] EDA / Exploratory Data Analysis

第一週曾有說過天下沒白吃的午餐, 預處理後的重點仍是瞭解資料, EDA 幫助我們找出資料 insight , 理出真正的問題, 才能有對的, 好的解決方法, 不...

鐵人賽 AI & Data DAY 7

技術 [Day 7] Word2vec, CNN

week 1 是 亞歷珊卓主講, 看了一個禮拜, 一次又一次反覆的看著, 聽者俄式英文加上不僅神似 NPH (Neil Patrick Harris in ho...

鐵人賽 AI & Data DAY 6

技術 [Day 6] bag of words / BOW 詞袋

從文字或影像提取特徵 Feature extraction from texts, images 純 Text 競賽: Allen AI challenge 純...

鐵人賽 AI & Data DAY 5

技術 [Day 5] Datetime Feature 與 Coordinate Feature (座標)

Datetime Feature 1. 週期性 - 週間星期或月, 季, 年, 秒, 分, 時等, 特別是規律性的 pattern 2. 自特定(事件/活動)時...

鐵人賽 AI & Data DAY 2

技術 [Day 2] kaggle網站重點/ 規劃 pipeline

kaggle網站重點 Data : 資料的區塊有兩個重點, description 跟 rules 要研讀清楚, 尤其是 rules Model : 建模要發揮...

鐵人賽 AI & Data DAY 1

技術 [Day 1] 跟top kaggler學習如何贏得資料分析競賽 - 4周主題架構

為什麼選這個主題? 學習來源是 coursera 的一群年輕人在前 top 1 kaggler Alexander Djakonov 教導 ML 跟 kaggl...