Kaggle Days - (почти) официально самое интересное мероприятие для встреч, обучения и соревнований с самыми талантливыми специалистами по данным со всего мира. И вот как мы его выиграли. В январе этого года (2019 г.) в Париже прошло второе мероприятие Kaggle Days. Более 200 специалистов по данным со всего мира собрались, чтобы учиться, делиться знаниями и, в конечном итоге, соревноваться друг с другом в 11-часовом классном соревновании Kaggle , которое проходило во время конференции. В..

Пример использования проблемы Kaggle Обзор тематического исследования: Шаг 1. Объяснение проблемы, которое включает подробности об источнике, постановке проблемы, объяснении соответствующих терминов и о том, как проблему можно рассматривать как бизнес-проблему. шаг 2: преобразование бизнес-задачи в проблему машинного обучения. подробные сведения о существующих показателях производительности, предыдущих решениях, подходах и улучшениях. Шаг 3: Завершите исследовательский анализ данных...

Конкуренция Kaggle: прогнозирование цен продажи домов Линейная регрессия занимает значительную часть области науки о данных, научиться строить модели на основе методов линейной регрессии сегодня — это важно. Хотя модели линейной регрессии относительно просты, их можно использовать для решения многих задач с большой точностью. Он используется не только в науке о данных, но и во многих областях, от бизнеса и финансового сектора до биологии и науки. В заключение, его можно..

Привет, добро пожаловать в нашу первую дневную серию Kaggle!! В этой статье мы хотели бы поделиться ключевыми выводами во время работы над самым популярным конкурсом Kaggle Titanic — Machine Learning from Disaster . Прежде чем мы продолжим, если вы хотите узнать больше об аналитике данных и науке о данных, не стесняйтесь подписаться на страницы Cultigo в социальных сетях . Мы делимся базовыми знаниями в области анализа данных и науки о данных, а в будущем появится гораздо больше..

Руководство по подготовке данных для обучения модели для гистопатологического обнаружения рака Kaggle. Kaggle отлично подходит для решения проблем, связанных с наукой о данных и машинным обучением. Один из них - Задача выявления гистопатологического рака . В этой задаче нам предоставляется набор данных изображений, на основе которых мы должны создать алгоритм (в нем говорится об алгоритме, а не явно о модели машинного обучения, поэтому, если вы гений, у вас есть альтернативный способ..

Instacart - американская компания, предоставляющая услуги по доставке продуктов и самовывозу. Компания работает в США и Канаде. В отличие от другого веб-сайта электронной коммерции, на котором товары продаются напрямую от продавца к покупателю. Instacart позволяет пользователям покупать продукты у участвующих поставщиков. И этот шоппинг делает личный покупатель. Задача . Задача состоит в том, чтобы построить модель, которая предсказывает, закажет пользователь товар снова или нет...