【python kaggle机器学习】泰坦尼克号 - 灾难中的机器学习详解
作者介绍：10年大厂数据\经营分析经验，现任大厂数据部门负责人。 会一些的技术：数据分析、算法、SQL、大数据相关、python 欢迎加入社区：码上找工作 作者专栏每日更新： LeetCode解锁1000题: 打怪升级之旅 python数据分析可视化：企业实战案例 备注说明：方便大家阅读 公众号 数据分析螺丝钉 回复关键词 p...
【Python机器学习】决策树、K近邻、神经网络等模型对Kaggle房价预测实战（附源码和数据集）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~超参数调优超参数调优需要依靠试验的方法，以及人的经验。对算法本身的理解越深入，对实现算法的过程了解越详细，积累了越多的调优经验，就越能够快速准确地找到最合适的超参数试验的方法，就是设置了一系列超参数之后，用训练集来训练并用验证集来检验，多次重复以上过程，取效果最好的超参数。训练数据的划分可以采用保持法，也可以采用K-折交叉验证法。超参数调优的试....
机器学习天降福音！数据科学家、Kaggle大师发布「ML避坑宝典」
【新智元导读】软件架构师、数据科学家、Kaggle大师Agnis Liukis近日撰写了一篇文章，讲述了在机器学习中，初学者最常见的一些错误及解决方案。数据科学和机器学习正变得越来越流行。进入这个领域的人数，每天都在增长。这意味着，很多数据科学家在构建第一个机器学习模型时，并没有丰富的经验，所以很容易发生错误。以下就是机器学习解决方案中一些最常见的初学者错误。在需要的地方没有使用数据归一化对初学....
机器学习实战 | 逻辑回归应用之“Kaggle房价预测”
本文转自丹妍，https://blog.csdn.net/z_mawkish/article/details/106335627Competition Description1. 问题描述：基于kaggle网站所提供的爱荷华州埃姆斯的住宅数据信息，预测每间房屋的销售价格，数据的标签SalePrice是连续性数据，因此可以判定这是一个回归问题。最终目标：预测每一个房屋的销售价格。对于测试集中的每个....
Kaggle M5 Forecasting:传统预测方法与机器学习预测方法对比(三)
机器学习使用机器学习方法，首先需要特征数据以及指标数据。在本文中，基于时间序列数据构造特征数据如下：特征数据1：滞后数据。选择 7 天前的 demand 数据作为特征数据。特征数据2：移动平均数据。选择 7 天前至 14 天之前的 demand 移动平均值数据作为特征数据。特征数据3：月销售均值特征数据4：每月销售最大值特征数据5：每月销售最小值特征数据6：每月销售最大值与最小值的差值特征数据7....
Kaggle M5 Forecasting:传统预测方法与机器学习预测方法对比(二)
双指数平滑方法单指数平滑方法只使用了一个平滑系数 ，而双指数平滑方法则引入了第二个平滑系数 ，以反映数据的趋势。使用双指数平滑方法，我们需要定义 seasonal_periods。具体代码如下： t0 = time.time() model_name='Double Exponential Smoothing' #train doubleExpSmooth_model = Exponential....
Kaggle M5 Forecasting:传统预测方法与机器学习预测方法对比（一）
本文使用的数据集来自 kaggle：M5 Forecasting — Accuracy。该数据集包含有 California、Texas、Wisconsin 三个州的产品类别、部门、仓储信息等。基于这些数据，需要预测接下来 28 天的每日销售量。本文代码 github见最后部分涉及到的方法有：单指数平滑法双指数平滑法三指数平滑法ARIMASARIMASARIMAXLight Gradient B....
机器学习系列(4)_数据分析之Kaggle鸢尾花iris（下）
三、决策树和随机森林1、绘制图形%matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sb sb.pairplot(iris_data.dropna(),hue='class') 绘制小提琴图：plt.figure(figsize=(10,10)) for column_index,column in en...
机器学习系列(4)_数据分析之Kaggle鸢尾花iris（上）
我们要解决的问题如下：已知鸢尾花iris分为三个不同的类型：山鸢尾花Setosa、变色鸢尾花Versicolor、韦尔吉尼娅鸢尾花Virginica，这个分类主要是依据鸢尾花的花萼长度、宽度和花瓣的长度、宽度四个指标（也可能还有其他参考）。我们并不知道具体的分类标准，但是植物学家已经为150朵不同的鸢尾花进行了分类鉴定，我们也可以对每一朵鸢尾花进行准确测量得到花萼花瓣的数据。那么问题来了，你女朋....
机器学习系列(2)_数据分析之Kaggle电影TMDB5000（下）
四、 Universal和Paramount两家影视公司的对比情况如何？# 对比两家电影公司的电影发行情况 # 对电影公司的数据进行整理 moviesdf['prodcompanies']=moviesdf['production_companies'].apply(json.loads) moviesdf['prodcompany']=moviesdf['prodcompanies'].app....
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