关注B站可以观看更多实战教学视频：hallo128的个人空间从kaggle竞赛零基础上手CV实战从kaggle竞赛零基础上手CV实战（Deepfake检测）目录从kaggle竞赛零基础上手CV实战（Deepfake检测）背景介绍学习地址课程大纲课程特色适用人群背景介绍随着人工智能技术的迅猛发展，深

前言上篇《有毒蘑菇的二分类预测》(上)用ColumnTransformer和Pipeline技术来提升缺失值和建模的方法，本篇将用特征工程的方法，将特征扩展，由原先的21个特征扩展成118个特征，再用深度学习的方法进行建模以达到较好的成绩，同时，在这篇里增加了上篇没有EDA部分，更好的展示数据集

赛题名称：RSNA2024LumbarSpineDegenerativeClassification中文：腰椎退行性病变分类kaggle官网赛题链接：https://www.kaggle.com/competitions/rsna-2024-lumbar-spine-degenerative-classification/overview文章安排①、如何用python读取dcm/dicom文件②、基于matplotlib

01.Python程序运行工具以及环境搭建选择使用kaggle官方的notebook作为环境搭建的平台，因为之前使用过kaggle进行注册，因此直接简单登录，按照下图依次进行操作note:需要挂来登录1.点击create2.创建notebook记事本3.尝试写一个简单的helloworld先新建codeprint("hell

使用pandas读入并处理数据%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportpandasaspdimporttorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lDATA_HUB['kaggle_house_train']=(#@saveDATA_URL+'kaggle_house_pred_train.csv',

我试图从kaggle访问Googlecolab中的数据集。但是我找不到帐户选项卡，因此我也无法在kaggle中创建api。我该怎么办？我希望在帐户选项卡中获得创建api选项。我尝试了很多视频，但没有人给出解决方案。是对的，Kaggle不再在“帐户”选项卡中提供API令牌的创建功能。

本文来源公众号“Coggle数据科学”，仅用于学术分享，侵权删，干货满满。原文链接：Kaggle干货：自定义transformers数据集transformers是现在NLP同学必备的库，但在使用的过程中主要的代码是需要自定义数据集，那么如何舒服的读取数据，并使用transformers进行训练模型呢？本文的内容如下：自

本文来源公众号“Coggle数据科学”，仅用于学术分享，侵权删，干货满满。原文链接：Kaggle知识点：时序模型ProphetProphet 算法在时间序列中Prophet是Facebook开源的时间序列预测算法，可以有效处理节假日信息，并按周、月、年对时间序列数据的变化趋势进行拟合。https://facebook.g

本文来源公众号“kaggle竞赛宝典”，仅用于学术分享，侵权删，干货满满。原文链接：时序表示学习的综述!1 介绍本文综述了时间序列数据中的通用表示学习方法，提出了一种新颖的分类方法，并讨论了其对提高学习表示质量的影响。文章全面回顾了各种神经网络架构、学习目标和数据相关技术

Kaggle不断给我一个TypeError:'NoneType'objectisnotiterableforthefollowingcode:dls=DataBlock(blocks=(ImageBlock,CategoryBlock),get_items=get_image_files,splitter=RandomSplitter(valid_pct=0.2,seed=42),get_y=parent_

DatawhaleAI夏令营从零入门CV图像竞赛(Deepfake攻防)Step0：注册Kaggle如果有Kaggle账户，直接登录即可，无需处理此步骤使用Edge浏览器安装HeaderEditor插件(点击即可跳转)链接：https://microsoftedge.microsoft.com/addons/detail/header-editor/afopnekiinpekooejpchnkg

声明：本文主要内容为：kaggle网站数据集上传，训练模型下载、模型部署、提交后台运行等教程。1、账号注册此步骤本文略过，如有需要可以参考其他文章。2、上传资源不论是上传训练好的模型进行预测，还是训练用的数据集都可以按此步骤上传。如果是数据集的话，先要将数据集进行压缩，才

39实战Kaggle比赛：狗的品种识别（ImageNetDogs）比赛链接：DogBreedIdentification|Kaggle1.导入包importtorchfromtorchimportnnimportcollectionsimportmathimportosimportshutilimporttorchvisionfromd2limporttorchasd2limportmatplotlib.pyplo

ML2023Spring-HW6相关信息：课程主页课程视频SamplecodeHW06视频HW06PDF个人完整代码分享:GitHub|Gitee|GitCodeP.S.HW06是在Judgeboi上提交的，出于学习目的这里会自定义两个度量的函数，不用深究，遵循Suggestion就可以达成学习的目的。每年的数据集si

拿到数据首先查看数据信息和描述 importpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt#加载数据（保留原路径，但在实际应用中建议使用相对路径或环境变量）data=pd.read_csv(r"C:\Users\11794\Desktop\收入分类\training.csv",encoding

一开始window用不了keras-nlp,用wsl想下载tensorflow2.16.1，失败了，现在换了ubuntu中英文tensorflow显示页面不一样这是中文界面这是英文的就是你用的window系统的话可以用2.10，但2.10之后就只能通过wsl安装了，试了很多次没成功，直接就换成ubuntukeras-nlp在ubuntu也用不了，te

以下内容为结合李沐老师的课程和教材补充的学习笔记，以及对课后练习的一些思考，自留回顾，也供同学之人交流参考。本节课程地址：实战Kaggle比赛：预测房价_哔哩哔哩_bilibili本节教材地址：4.10.实战Kaggle比赛：预测房价—动手学深度学习2.0.0documentation(d2l.ai)本节开源代

之前都用的集成算法，发现差异不大，考虑在特征优化上提升数据质量，用NLP算法优化id列有两种方法，分别是countervector和TF-IDF，前者就是词频，后者由TF（词频）和IDF（反文档词频）两部分组成，具体理论部分可参考推荐算法课程学习笔记2：文本特征提取基础_countervector-CSDN博客这篇文章fromsk

特征选择一共有两种方法：filter和wrapper，前者根据指标（如相关系数），后者通过模型（如随机森林）筛选超参数搜索也有三种方法——网格搜索和TPE搜索、贝叶斯优化器搜索等，后两者可以进行一定程度的先验计算，并在实际搜索中不断调整先验判断。在完成上述过程后，还要用交叉验证来看超参数选

目录依赖环境代码导入依赖包定义数据集路径：创建训练集、验证集和测试集的文件夹：代码的作用：设置新的数据集路径与类别名称代码的作用：定义数据预处理和增强变换：代码的作用：定义数据集评估划分与batch大小代码的作用：可视化代码的作用： 评估可视化代码的作用：网络结

接前文，本文主要做以下几件事：1、把前面处理完的几个表拼成一个大表2、做特征衍生（把离散特征和连续特征两两组合得出）#In[89]:#开始拼接表transaction=pd.concat([new_transaction,history_transaction],axis=0,ignore_index=True)#最后一个参数表示产生新的索引#

接上一篇，本篇针对merchant以及transaction数据集进行预处理，包括缺失值、inf值处理以及object类型数据的独热编码转化，完成后详细代码如下：#In[5]:importosimportnumpyasnpimportpandasaspd#In[6]:pd.read_excel('d:/Data_Dictionary.xlsx',header=2,sheet_nam

和新闻按照标题分类差不多，用的朴素贝叶斯#导入必要的包importrandomimportsysfromsklearnimportmodel_selectionfromsklearn.naive_bayesimportMultinomialNBimportjoblibimportre,stringimportpandasaspdimportnumpyasnpdeftext_to_words(file_path)

一、确定问题和目标：1、业务需求分析：与业务团队或相关利益方进行深入沟通，了解他们的需求和期望。分析业务流程，找出可能的瓶颈、机会或挑战。思考机器学习如何帮助解决这些问题或实现业务目标。2、问题定义：将业务需求转化为一个或多个具体的机器学习问题，例如分类、回归

目录前言一、开源方案1.6th获奖方案(代码未开源)1.1.特征工程（关键代码）1.2.方案解析2. 7th获奖方案(开源)2.1.特征工程2.2.特征工程3. 9th获奖方案(半开源)3.1.特征构造3.2.特征筛选3.3.模型3.4.zero_sum（标签后处理）4. 14th获奖方案(开源)4.1.方案