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本次分享的项目来自 Kaggle 的经典赛题：泰坦尼克号生还者预测。分为数据分析和数据挖掘两部分介绍。对一些异常和缺失数据进行清洗。除了提供的变量外，尝试做出一些认为非常有影响力的 “衍生变量”，并加入到数据中。接下来分别对 Fare，Embarked，C
本文共3776字，建议阅读6分钟。本文为你全方位对比谷歌的两个平台提供免费的云端GPU：Colab和Kaggle。谷歌有两个平台提供免费的云端GPU：Colab和Kaggle， 如果你想深入学习人工智能和深度学习技术，那么这两款GPU将带给你很棒学习的体验
选自Medium，作者：Vladimir Iglovikov，机器之心编辑部。Vladimir I. Iglovikov 是一名 Kaggle 顶级大师，曾获得过 Carvana 图像遮蔽挑战的冠军，以及 Dstl 卫星图像特征检测挑战的第三名。最近，Vl
为了使模型更准确 - 只需对所有分类特征进行独热编码并将所有缺失值归零都可能是不够的。在应用ML算法之前是否有一些技巧来改进数据？此过程可能与数据集有很大不同。但是我想指出一些适用于一系列数据集的一般原则，并解释其中的原因。基于树的ML算法的一些知识可以帮
最近几天刚好在整理Python项目，21个项目由易到难，代码量从几十行到几千行，在实验环境里保证可以全部完成。找到你认为有趣的去实现它，把项目做出来，知识才能变成自己的：）。请关注+私信回复：“学习”就可以拿到一份我为大家准备的Python学习资料！
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