01 — 回顾 泰坦尼克号的案例系列已经推送了2个，分别解决了数据预处理：特征工程，数据清洗等，包括模型的BaseLine阶段的求解，关于这两篇文章，请参考： 案例实战|泰坦尼克号船员获救预测（数据预
Abhishek Thakur：数据科学家每天都要处理数据载入问题。有一些研究者称，自己有60%--70%的时间都花在了数据清洗、处理（筛选）和转换上，从而让机器学习模型能使用这些数据。本文关注的是第二部分，也就是数据在机器学习模型的应用上，其中包括预处理的步骤。 本文讨论的几个pipelines是我所参加的上百个计算机比赛后的总结。需要强调的是，文章的相关讨论虽然是概括性的，却也是十分有用的，同时，文中所讨论的也涉及一些既有的、被专业人士采用的复杂方法。 声明：我们使用Python。 数据
【新智元导读】本文是数据科学家Abhishek Thakur发表的Kaggle热门文章。作者总结了自己参加100多场机器学习竞赛的经验，主要从模型框架方面阐述了机器学习过程中可能会遇到的难题，并给出了自己的解决方案，他还列出了自己平时研究所使用的数据库、算法、机器学习框架等等，具有一定的参考价值。作者称：“文章几乎涵盖了机器学习所面临的所有问题。”他说得怎么样？欢迎留言评论，发表你的看法。 本文在Linkedin上贴出后，被迅速转到Kaggle和Hacker News，并引起火热讨论。在Hacker New
比赛名称:Sberbank Russian Housing Market 比赛链接：https://www.kaggle.com/c/sberbank-russian-housing-market
腾讯云工作台 https://console.cloud.tencent.com/lighthouse/instance/index?action=DescribeInstanceLoginKeyPa
加密及元宇宙运动鞋电商公司 The Edit LDN宣布完成 480 万美元新一轮融资，Regah Ventures 领投，纽约巨人队的 Xavier McKinney、NBA 的 PJ Tucker 和英超联赛的 Jesse Lingard 等体育明星参投。The Edit LDN 公司是首批接受加密货币支付的运动鞋电商，而且已经通过 Bloktopia 进入元宇宙并在其中构建了全球运动鞋平台，新资金将用于该公司在美国、中东和北非市场扩张。
Introduction Kaggle 是目前最大的 Data Scientist 聚集地。很多公司会拿出自家的数据并提供奖金，在 Kaggle 上组织数据竞赛。我最近完成了第一次比赛，在 2125 个参赛队伍中排名第 98 位（~ 5%）。因为是第一次参赛，所以对这个成绩我已经很满意了。在 Kaggle 上一次比赛的结果除了排名以外，还会显示的就是 Prize Winner，10% 或是 25% 这三档。所以刚刚接触 Kaggle 的人很多都会以 25% 或是 10% 为目标。在本文中，我试图根据自己第一
组装训练好的模型就像编写ensemble_model一样简单。它仅采用一个强制性参数，即经过训练的模型对象。此函数返回一个表，该表具有k倍的通用评估指标的交叉验证分数以及训练有素的模型对象。使用的评估指标是： 分类：准确性，AUC，召回率，精度，F1，Kappa，MCC 回归：MAE，MSE，RMSE，R2，RMSLE，MAPE 可以使用ensemble_model函数中的fold参数定义折叠次数。默认情况下，折叠倍数设置为10。默认情况下，所有指标均四舍五入到4位小数，可以使用round参数进行更改。有两种可用于合奏的方法，可以使用ensemble_model函数中的method参数设置。这两种方法都需要对数据进行重新采样并拟合多个估计量，因此可以使用n_estimators参数来控制估计量的数量。默认情况下，n_estimators设置为10。 该函数仅在pycaret.classification和pycaret.regression模块中可用。
编者按：本文作者章凌豪，复旦大学计算机科学专业。有兴趣的同学可以移步他的个人主页：https://dnc1994.com/Introduction（点击文末“阅读原文”跳转） █ 章凌豪：Kaggle 是目前最大的 Data Scientist 聚集地。很多公司会拿出自家的数据并提供奖金，在 Kaggle 上组织数据竞赛。我最近完成了第一次比赛，在 2125 个参赛队伍中排名第 98 位（~ 5%）。因为是第一次参赛，所以对这个成绩我已经很满意了。在 Kaggle 上一次比赛的结果除了排名以外，还会显示的就
摘要：对于数据挖掘项目，本文将学习如何进行模型融合？常见的模型融合的方法有哪些？针对不同的问题类型，应该选择哪种方法呢？
集成模型是一种能在各种的机器学习任务上提高准确率的强有力技术。在这篇文章中，我会分享我在Kaggle比赛中的集成方法。
Rustlings是一个用于学习Rust编程语言的项目，提供小练习帮助熟悉Rust代码的阅读和编写。
本文是一篇数据挖掘实战案例，详细探索了从台湾经济杂志收集的1999年到2009年的数据，看看在数据探索过程中，可以洞察出哪些有用的信息，判断哪一个模型能够最准确地预测公司是否破产。
01 — 回顾 泰坦尼克号船员获救案例的数据原来的模样： 经过数据预处理后，解决了以下问题： 数据的Nan值问题 特征选取问题 新的特征创建 数据清洗问题 非数值型特征转换为可以计算的数值型 得到数
Kaggle：Abstraction and Reasoning Challenge Top1方案解读
在YOLOv5的6.1版本新出了xView.yaml数据配置文件，提供了遥感数据集xView的检测方法。此篇就使用YOLOv5来试跑xView数据集，并对一些小样本检测的策略进行消融实验。
学习数据科学很久了，从数据探索、数据预处理、数据模型搭建和部署这些过程一直有些重复性的工作比较浪费时间，尤其当你有个新的想法想要快速尝试下效果的时候，效率很低。
在当下行业大地震的环境中，如何不让自己陷入被替代或被裁员的危机？掌握硬技术，向技术要红利非常重要！
本文介绍了Docker技术的一些重要概念、使用场景、优点、缺点以及如何在本地和云上使用Docker。作者还讲解了Docker的技术实现、基础架构、容器管理、镜像管理、日志和监控、网络、安全、集群以及Kubernetes等内容。此外，还介绍了一些有用的工具和插件，以及如何学习和使用Docker。
题目出自阿里天池赛题链接：零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测-天池大赛-阿里云天池
科学Sciences导读：纵观计算机历史，操作系统与计算机硬件的发展息息相关。本文从操作系统演进的五个阶段(9k字)、早期操作系统的发展阶段(10k字)、硬件兼容的UNIX起源和谱系(11k字)、可视化操作系统成主流(29k字)、操作系统功能和技术简介(4k字)等五个方面，介绍计算机操作系统的演进、谱系和产品发展史。计算机发展过程中，出现过许多操作系统：DOS、MacOS、Windows、Unix、Linux、Free BSD等。关键词：计算机，操作系统，OS，Multics，Unics，Unix，Minux，Linux，Xenix、OS/2、Dos，Windwows，iOS，Android，演进，谱系。赞赏支持科普作者后，公号输入栏发送“操作系统史”获取本PDF资料，下载学习科技知识。
一般来说，通过融合多个不同模型的结果，可以提升最终的成绩，所以这以方法在各种数据竞赛中应用非常广泛。模型融合又可以从模型结果、模型自身、样本集等不同的角度进行融合。通过这篇文章，希望能让大家真正理解各种模型融合的方式及原理
a. 语法是正确的，但该构造函数没有初始化str指针。该构造函数应该使用new[]来初始化它，或者将其设置为NULL。
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