https://i.ancii.com/zhuoyue65/
交流思想,注重分析,看重过程,包含但不限于:经典算法,机器学习,深度学习,LeetCode 题解,Kaggle 实战,英语沙龙,定期邀请专家发推。期待您的到来!...
Ta还没有发布动态 ...
2 年前就被推荐照着这个比赛做一下,结果我打开这个页面便蒙了,完全不知道该如何下手。两年后,再次打开这个页面,看到清清楚楚的Titanic Tutorial - Kaggle,完全傻瓜式的照着做就能做下来。当年是什么蒙蔽了我的眼睛~use machine
截至目前共斩获 15 金 28 银 11 铜,kaggle 最高排名全球第 8。Q2: 怎么 develop 自己的比赛 pipeline?A8: 这个可以观察 lb 的分布来找灵感。这种找 leak 可能是一个比较漫长痛苦的过程,通常是要理解数据背后的故
内容来自 DataSciComp,人工智能/数据科学比赛整理平台。本项目由 ApacheCN 强力支持。全球城市计算AI挑战赛3月19日 - 4月11日, 2019 // Host by 天池 // Prize: ¥300000. Histopatho
RoyalMail数据科学家Freddie Odukomaiya曾经用12个月的时间让自己成功的成为数据科学家,以下是他的经验分享和他所使用的学习资源。不要不断改变你选择的语言。如果这样做,你的进度将大大减慢。查找在线DS社区并加入他们。准备好牺牲你工作日
Kaggle 是一个用来学习、分享和竞赛的线上数据实验平台,有点类似 KDD—CUP,企业或者研究者可以将背景、数据、期望指标等发布在 kaggle 上,用竞赛的方式向全世界的数据科学家和爱好者寻求解决方案。热爱数据挖掘的小伙伴们可以下载/分析数据,使用统
0 关注 0 粉丝 0 动态
Copyright © 2013 - 2019 Ancii.com
京ICP备18063983号-5 京公网安备11010802014868号