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Colaboratory下载Kaggle数据
快捷链接 Colaboratory网址 Kaggle网址 Kaggle获取不了验证码的可以留言 进入Kaggle的账户 新建一个API Token 就会下载一个kaggle json文件 同时出现下面提示 这个在本地运行的时候 需要将kag
实践项目
深度学习
Colaboratory
kaggle
利用机器学习进行恶意代码分类-冠军队方法分析
本文转自https bindog github io blog 2015 08 20 microsoft malware classification 原作者 宾狗 1 前言 最近在Kaggle上微软发起了一个恶意代码分类的比赛 并提供了超
机器学习
security
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恶意代码
resnet18实现cifar10分类
实验步骤 搭建resnet18网络 数据集加载 模型训练和改进 分析评估 Kaggle提交 网络构建 实验初期拟采用torchvision中实现的resnet18作为网络结构 为了方便修改网络结构 于是重新实现了resnet18网络 res
深度学习
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神经网络
kaggle
Kaggle入门——Titanic+随机森林(调参)+逻辑回归
本博客记录一下自己的Kaggle入门题目 Titanic 只弄了一天 特征工程做得比较草率 结果只有0 76 不过主要是为了体验一下Kaggle竞赛的流程 以及熟悉一下Kaggle的使用 目录 1 题目相关 2 特征工程 3 随机森林 调参
MLDL数据结构与算法
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kaggle
机器学习
数据分析
Kaggle竞赛题目之——Digit Recognizer
Classify handwritten digits using the famous MNIST data This competition is the first in a series of tutorial competitio
机器学习
Machine Learning
kaggle
【Kaggle】Stable Diffusion 竞赛(2023 年 5 月 11 日版本,准确率 0.59 + )
一 第一部分讲解 mkdir p kaggle images from PIL import Image from pathlib import Path images list Path kaggle input stable diffu
kaggle 竞赛 Stable Diffusion
stable diffusion
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人工智能
kaggle
如何在Kaggle读取本地上传的文件
如何在Kaggle读取本地上传的文件 1 首先上传本地文件 Kaggle会让你自己取名 这个名字即为本地文件的上一级文件夹 建议不要用下划线 容易出错 例如我取的名字为newsdata 2 上传完毕后可以用Kaggle自带的代码来读取路径
python
kaggle
kaggle竞赛——数据处理
kaggle竞赛攻略 数据处理 数据导入 Datatable time import datatable as dt df dt fread data train csv print Train size data shape Train
数据处理
深度学习
数据挖掘
kaggle
Kaggle赛题解析:Google手语识别
文章目录 一 比赛前言信息 二 比赛背景 三 比赛任务 四 评价指标 五 数据描述 六 解题思路 一 比赛前言信息 比赛名称 Google Isolated Sign Language Recognition 中文名称 帮助用户从PopSi
kaggle
计算机视觉
Kaggle平台持续运行项目最多9小时的解决方法
在Kaggle平台运行自己的项目经常遇到9小时就中断的问题 很多时候到9小时项目并没有跑完 导致前面的时间都浪费了 没能能到最终结果 有一个解决方案是分开运行项目 如果一共需要跑200轮 则拆分成两次跑 一次100轮 这100轮要保证能够在
kaggle
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Kaggle赛题解析:Diffusion Prompt生成
文章目录 一 比赛信息 二 比赛背景 三 比赛任务 四 评价指标 五 数据描述 六 解题思路 一 比赛信息 比赛名称 Stable Diffusion Image to Prompts 推断生成高度详细 清晰的焦点 插图 宏伟 史诗般的 3
kaggle
计算机视觉
kaggle邮箱不能验证+安装python的Speedml库
注册kaggle账号遇到一些问题 下面是具体问题和解决方案 希望遇到同样问题的小伙伴不要再踩到坑啦 1kaggle邮箱不能验证You did not enter the correct captcha response Please try
kaggle
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Speedml
邮箱不能验证
kaggle 免费gpu,optuna学习,python中*的用法
kaggle import optuna def obj trial x 61 trial suggest float 34 x 34 7 7 y 61 trial suggest float 34 y 34 7 7 return x 1
kaggle
GPU
optuna
python
在Kaggle手写数字数据集上使用Spark MLlib的RandomForest进行手写数字识别
昨天我使用Spark MLlib的朴素贝叶斯进行手写数字识别 xff0c 准确率在0 83左右 xff0c 今天使用了RandomForest来训练模型 xff0c 并进行了参数调优 首先来说说RandomForest 训练分类器时使用到的
kaggle
spark
MLlib
RandomForest
手写数字数据集上使用
在Kaggle手写数字数据集上使用Spark MLlib的朴素贝叶斯模型进行手写数字识别
昨天我在Kaggle上下载了一份用于手写数字识别的数据集 xff0c 想通过最近学习到的一些方法来训练一个模型进行手写数字识别 这些数据集是从28 28像素大小的手写数字灰度图像中得来 xff0c 其中训练数据第一个元素是具体的手写数字 x
kaggle
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MLlib
手写数字数据集上使用
朴素贝叶斯模型进行手写数字识别
Kaggle Feedback Prize 3比赛总结:针对层级的训练策略
Last Layers Re initialization 我们不使用所有层的预训练权重 xff0c 而是使用原始的Transformer初始化来重新初始化指定的层数 重新初始化的层会破坏这些特定块的预训练知识 我们知道较低的预训练层学习更
kaggle
Feedback
Prize
比赛总结
针对层级的训练策略
机器学习系列(3)_逻辑回归应用之Kaggle泰坦尼克之灾
作者 xff1a 寒小阳 amp amp 龙心尘 时间 xff1a 2015年11月 出处 xff1a http blog csdn net han xiaoyang article details 49797143 声明 xff1a 版权
kaggle
机器学习系列
逻辑回归应用之
泰坦尼克之灾
在Kaggle手写数字数据集上使用Spark MLlib的RandomForest进行手写数字识别
昨天我使用Spark MLlib的朴素贝叶斯进行手写数字识别 xff0c 准确率在0 83左右 xff0c 今天使用了RandomForest来训练模型 xff0c 并进行了参数调优 首先来说说RandomForest 训练分类器时使用到的
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手写数字数据集上使用
在Kaggle手写数字数据集上使用Spark MLlib的朴素贝叶斯模型进行手写数字识别
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手写数字数据集上使用
朴素贝叶斯模型进行手写数字识别
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kaggle import optuna def obj trial x 61 trial suggest float 34 x 34 7 7 y 61 trial suggest float 34 y 34 7 7 return x 1
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