文件名称：sw-kaggle:kaggle https的代码
文件大小：21.48MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-30 07:44:16
machine-learning python3 kaggle JupyterNotebook
sw-kaggle 关于 kaggle 问题的解答与优化 主要工作：可视化分析不同特征与存活率的关系， 类别特征one-hot编码，数值特征分段处理，pipeline预处理数据, 使用LR， RF等进行投票分类，最终排名top10% 主要工作：多分类问题，给定手写数字，进行0-9识别。分别使用numpy，tensorflow搭建ANN, CNN进行训练，识别率98% 主要工作：使用nltk， sklearn，构建关于问题特征的向量进行相似性判断,采用lightgbm进行训练，完成相似问题判断。 个人工作： 主要工作：针对全书每一章节进行分词，tf-idf文档向量化，分别使用监督和无监督进行训练预测， 并与其它名著对比结果。 [拉勾和Boss直聘关于机器学习岗位的简单分析] 主要工作：在两个不同的求职平台，分别以 机器学习 为关键字， 进行搜索，获取全部结果，对其进行简单分析，代码和分析见
【文件预览】：
sw-kaggle-master
----.gitattributes(66B)
----experimental()
--------ml()
--------sidamingzhu()
--------cnn()
--------stocks()
--------jinyong()
--------03-lightbgm.ipynb(726B)
--------01-ann.ipynb(4KB)
--------word2vec()
--------02-count-tfidf.ipynb(4KB)
----house_prices()
--------result.csv(34KB)
--------01.ipynb(50KB)
--------datasets()
----competitive-data-science-predict-future-sales()
--------01.ipynb(99KB)
--------sub.csv(2.14MB)
--------02.ipynb(2KB)
----digit_recognizer()
--------06.ipynb(18KB)
--------05-RNN-ADD.ipynb(8KB)
--------result.csv(208KB)
--------lgb_result.csv(208KB)
--------03.ipynb(23KB)
--------model()
--------01.ipynb(51KB)
--------07-ann-cnn-rnn.ipynb(75KB)
--------02.ipynb(17KB)
--------result_03.csv(208KB)
--------ANSWER.md(2KB)
----LICENSE(11KB)
----README.md(3KB)
----recommend-system()
--------img()
--------01.ipynb(494KB)
--------datasets()
----facial-keypoints-detection()
--------01.ipynb(13KB)
--------submission.csv(631KB)
----bag_of_words_meets_bags_of_popcorn()
--------result.csv(276KB)
--------03.ipynb(12KB)
--------01.ipynb(175KB)
--------02.ipynb(10KB)
--------result_03.csv(276KB)
--------result_03_2.csv(276KB)
----.gitignore(3KB)
----titanic()
--------result.csv(3KB)
--------lgb_result.csv(3KB)
--------01.ipynb(276KB)
--------submission.csv(3KB)
--------stacking_result.csv(3KB)
--------dataset()
--------02.ipynb(200KB)
----jigsaw-toxic-comment-classification-challenge()
--------01.ipynb(12KB)
----quora-question-pairs()
--------01.ipynb(84KB)