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Kaggle入门指南（Kaggle竞赛）https://www.kaggle.com/Kaggle 是一个广受欢迎的平台，专注于数据科学和机器学习领域。它为数据科学家提供了丰富的资源与环境，从竞赛到数据集的分享，再到社区的互动，Kaggle 为各个层次的学习者提供了宝贵的机会。本文将深入探讨如何在 Kaggle 上开始旅程，包括平台的基本功能、数据集的使用、竞赛的参与以及构建和共享项目的步骤。

基于机器学习与深度学习的贷款批准预测该数据集源自Kaggle的“Playground Series - Season 4, Episode 10”竞赛，是通过在贷款批准预测数据集上训练的深度学习模型生成的数据，旨在使用借款人信息预测贷款批准结果，它通过模拟真实贷款审批场景，帮助金融机构评估借款人风险。

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Kaggle——Deep Learning(使用 TensorFlow 和 Keras 为结构化数据构建和训练神经网络)创建一个具有1个线性单元的网络构建序列模型重写代码以使用激活层深度学习中使用的几乎所有优化算法都属于随机梯度下降算法。它们是分步训练网络的迭代算法。训练的一个步骤如下：抽取一些训练数据，并通过网络运行以进行预测。测量预测值与真实值之间的损失。最后，朝着使损失更小的方向调整权重。

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kaggle：房价预测比赛链接结果展示结果链接 8848是密码这些全都不是目的我想过下基础知识损失函数 J ( β ) = ∑ i = 1 n ( y i − β 0 − ∑ j = 1 p β j x i j ) 2 + λ ∑ j = 1 p β j 2 J(\beta)=\sum_{i=1}^n(y_i-\beta_0-\sum^p_{j=1}\beta_jx_{ij})^2+\lambda\sum_{j=1}^p\beta_j^2 J(β)=∑i=1n(yi−β0−∑j=1pβjxij)2+λ∑j=1pβj2 J

政安晨：【深度学习实践】【使用 TensorFlow 和 Keras 为结构化数据构建和训练神经网络】（三）—— 随机梯度下降政安晨的个人主页：政安晨欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏收录专栏: TensorFlow与Keras实战演绎

Kaggle新赛：HMS-有害大脑活动分类大赛（信号分类）赛题名称：HMS - Harmful Brain Activity Classification赛题链接：https://www.kaggle.com/competitions/hms-harmful-brain-activity-classification

kaggle新赛：SenNet 3D肾脏分割大赛（3D语义分割）赛题名称：SenNet + HOA - Hacking the Human Vasculature in 3D

Kaggle竞赛技巧集合（其三）——Boruta：最稳定的重要特征筛选算法打Kaggle比赛的时候，最重要的步骤就是进行特征工程，筛选出有用特征，已有的一些算法，比如随机森林/xgboost/lightgbm等，能在模型构建过程中自动计算出特征重要性。但它并不具有统计学意义：高基数特征/连续性特征的重要性会天生的高于离散性特征。因此，仅凭ACS得分不足以识别出对模型预测有实际贡献的特征。

kaggle竞赛技巧（其二）——利用null importance筛选有效特征permutation的问题在于计算量随着特征的增加而线性增加，对于维度很高的数据基本上难以使用。下面介绍一下kaggle 大佬 oliver 发明的 null importance 特征重要性计算方法。

kaggle新赛：UBC卵巢癌亚型分类和异常检测大赛【图像分类】赛题名称：UBC Ovarian Cancer Subtype Classification and Outlier Detection (UBC-OCEAN)

【Kaggle实战】房价预测：数据科学与机器学习的碰撞随着城市化进程的加速，人口流动和经济发展带来了房地产市场的繁荣。然而，房价的快速上涨也引发了一系列的社会问题，如住房供需失衡、投资风险增加等。因此，如何准确预测房价成为了一个具有重要实际意义的问题。

信贷违约预测，随机森林第一！公众号：尤而小屋作者：Peter 编辑：Peter大家好，我是Peter~本文是一个基于kaggle机器学习实战案例：基于机器学习的信贷违约预测实战，采用了多种模型，最终结果随机森林模型排名第一。

kaggle新赛：谷歌AI模型运行时间预测赛题解析【数据挖掘】赛题名称：Google - Fast or Slow? Predict AI Model Runtime

datawhale夏令营机器学习笔记(一) | 时间序列回归预测baseline1本文中包含的思考:以下出自官方baseline给定数据集：给定训练集（含验证集），包括10只（不公开）股票、79个交易日的L1snapshot数据（前64个交易日为训练数据，用于训练；后15个交易日为测试数据，不能用于训练），数据已进行规范化和隐藏处理，包括5档量/价，中间价，交易量等数据（具体可参考后续数据说明）。

kaggle新赛：Bengali.AI 语音识别大赛赛题解析赛题名称：Bengali.AI Speech Recognition

kaggle学习笔记-情感和地理空间分析秘鲁食品评论中的情绪和地理空间分析自然语言处理 (NLP) 是人工智能的一个分支，致力于让计算机能够像人类一样理解文本和口语单词。另一方面，地理空间分析是对图像、GPS、卫星摄影和历史数据的收集、显示和操作，这些数据以地理坐标明确描述，或以街道地址、邮政编码或林分标识符隐式描述。因为它们应用于地理模型。