机器学习相关比赛汇总（定期更新）

有很多技巧可以帮助我们在机器学习比赛中取得好成绩。因此，在本文中，我将重点介绍一些在机器学习比赛中常用但在教科书中很少提及的小技巧。因此，我希望通过撰写本文，机器学习领域的新手能够从这些有趣的技巧中获益。 数据预处理 缺失数据分析 分析数据中缺失的数据是一种非常有用的方法，可以识别无用的特征，并在后续步骤中设计插补策略。为此，我们可以使用“missingno”包。 import missingno as msno msno.bar(info) 删除丢失数据过多的列 在分析丢失的数据之后，我们可以

介绍 机器学习很复杂。你可能会遇到一个令你无从下手的数据集，特别是当你处于机器学习的初期。 在这个博客中，你将学到一些基本的关于建立机器学习模型的技巧，大多数人都从中获得经验。这些技巧由Marios Michailidis（a.k.a Kazanova），Kaggle Grandmaster在2016年3月5日现在排名第3位的在线研讨会上共享的。在线研讨会有三个方面： 1.视

机器学习竞赛网站，常用的评价指标等

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原文链接：http://blog.csdn.net/zhoubl668/article/details/42921187 希望转载的朋友，你可以不用联系我．但是一定要保留原文链接，因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到文章的朋友能够学到更多． 《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经

##机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 1)---#####注:机器学习资料[篇目一](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md)共500条,[篇目二](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl2.md)开始更新...

1. kaggle Kaggle Competition Past Solutions Kaggle 机器学习竞赛冠军及优胜者的源代码汇总

准备战斗吧！本文汇总了近期正在进行的机器学习类竞赛，包含CV、NLP、语音、数据、生物信息等众多方向，既包括国内竞赛平台的比赛，也包括Kaggle等知名或不知名国外竞赛平台的比赛，总奖池...

机器学习算法竞赛实战--1，初见竞赛

2019机器学习比赛With strong roots in statistics, Machine Learning is becoming one of the most interesting and fast-paced computer science fields to work in. There’s an endless supply of industries and appli...

文章目录@[TOC]数据分析基础分析缺失值分析详细分析数据处理特征和标签分离去除无效特征（只有单一值）处理缺失值（xgboost 无法处理缺失值，lightGBM 可以）去除离群点归一化和标准化数据集拆分特征工程模型选择（回归 or 分类）模型调优附录：Bert & 深度学习附录：黑技巧附录：资料存档附录：rank 代码 数据分析 基础分析 import pandas as pd raw_data = pd.read_json(train_data_path,encoding='utf-8',lin

赛事链接：2024 iFLYTEK A.I.开发者大赛-讯飞开放平台 (xfyun.cn)报名赛事部分不过多介绍，赛事页面中的赛题概要我们可以了解到该比赛需要我们做什么。在赛事链接页面的“赛题数据”中，我们可以下载电力需求预测挑战赛数据集.zip项目链接：从零入门机器学习竞赛-Baseline - 飞桨AI Studio星河社区 (baidu.com)登录之后，启动环境并完善信息选择运行环境环境启动之后，进入环境进入环境之后，我们看到，这就是一个可以白嫖的算力平台，可以在这里借助平台的算力，跑自己的代码，与

ML竞赛平台推荐一、前言二、国内外最主流平台1. Kaggle2. 天池三、国内其他主要平台四、国外其他主要平台五、大/中厂竞赛六、其他平台1. Numerai平台 一、前言 如果你从事研发岗，especially机器学习算法岗，丰富自己简历有三个方法，一是发paper，二是参加项目。最后就是参加网上的竞赛：参与机器学习的竞赛是一个不错的选择。在高质量的比赛中，拿到top名次可以让你的简历眼前一亮 本文总结主流大多数流行的机器学习平台，供大家学习参考 二、国内外最主流平台 Kaggle和天池分别是国外和国内

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