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搜索资源列表

  1. kaggle_titanic数据集

  2. 去kaggle上下载资源太麻烦了,每次下载还要登录邮箱,没有的话基本等不上去,也就没法下载,所以就发到这里共享,里面有训练集,测试集。是最全的数据集了。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-03-23
    • 文件大小:34kb
    • 提供者:fu6543210
  1. kaggle数据集 gun-violence-data_01-2013_03-2018

  2. kaggle数据集 gun-violence-data_01-2013_03-2018kaggle数据集 gun-violence-data_01-2013_03-2018
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2018-05-15
    • 文件大小:142mb
    • 提供者:wwivywwivy
  1. Airbnb 新用户的民宿预定预测-数据集

  2. Airbnb 新用户的民宿预定预测 kaggle比赛完整数据集 主要包含5个csv文件
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-06-20
    • 文件大小:64mb
    • 提供者:datawhale
  1. 基于Kaggle的经典AI项目——数据集

  2. 基于Kaggle的经典AI项目——数据集: 含有如下字段 MSZoning: String, // 房屋类型:农用,商用等 LotFrontage: String, // 距离街道的距离 LotArea: String, // 房屋的面积
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2018-08-09
    • 文件大小:201kb
    • 提供者:wsp_1138886114
  1. Kaggle数据集-FIFA 19 所有球员数据集

  2. Kaggle数据集,FIFA 19 complete player dataset,https://www.kaggle.com/karangadiya/fifa19
  3. 所属分类:算法与数据结构

    • 发布日期:2020-11-21
    • 文件大小:2mb
    • 提供者:sencloud
  1. 快速下载 kaggle 数据集(亲测有用)

  2. 安装 kaggle API 在 linux 或者 mac 终端输入如下命令: pip install kaggle 找到My account: 往下拉找到create new api token,点击下载kaggle.json文件:  一定要注意这个kaggle.json文件下载在哪,将其复制到.kaggle文件下: mkdir ~/.kaggle cp kaggle.json ~/.kaggle/kaggle.json 如果是Linux系统,先创建.kaggle文件夹,Linux在hom
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-08
    • 文件大小:133kb
    • 提供者:weixin_38558186
  1. push-kaggle-dataset:Github动作将数据集上传到Kaggle-源码

  2. 推送Kaggle数据集操作 此操作将数据从github存储库推送到的数据集 使用此操作可使kaggle上的数据集与存储库保持同步。 请记住,此操作不适用于内核或笔记本电脑,因此在比赛中不可用。 输入项 id 数据集标识符,格式为{用户名} / {数据集})。默认值为"{KAGGLE_USERNAME}/{GITHUB_REPO_NAME}"其中KAGGLE_USERNAME是秘密-请参见“部分您不能将数据上传到其他kaggle用户。 files 要上传的文件。默认值为"*.csv" title
  3. 所属分类:其它

  1. Kaggle-Models:该存储库将充当我发现有趣的Kaggle数据集的展示库,并尝试创建一个健壮且性能良好的Deployment ready模型-源码

  2. Kaggle-Models:该存储库将充当我发现有趣的Kaggle数据集的展示库,并尝试创建一个健壮且性能良好的Deployment ready模型
  3. 所属分类:其它

  1. TextMining:大学的一个项目(Modul Text Mining)。 任务是抓取NFL游戏报告并将玩家统计信息从文本映射到Kaggle数据集-源码

  2. 文字挖掘 大学的一个项目(Modul Text Mining)。 任务是从walterfootball.com网站上检索NFL游戏报告,并将文本中的球员统计信息映射到Kaggle数据集( )。 执行 要生成数据,如果不下载,则需要Python(所需的库:os,re,json,请求,BeautifulSoup,ijson和datetime)和R(所需的库:stringr,rjson,rlist,tidyverse和标记器)。 首先,执行python脚本,然后执行R脚本“ ExecutePipel
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-07
    • 文件大小:79mb
    • 提供者:weixin_42139302
  1. NLP任务和应用程序:我将在其中共享我执行的各种NLP任务的代码的存储库,尤其是在kaggle数据集和挑战上-源码

  2. NLP任务和应用程序 我将在其中共享我执行的各种NLP任务的代码的存储库,尤其是关于kaggle数据集和挑战的代码。 添加到存储库的代码数据集的链接: 一 二。 三, IV。 V.https 六。 七。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-28
    • 文件大小:1009kb
    • 提供者:weixin_42097533
  1. 奥林匹克探索:调查Kaggle数据集“奥林匹克120年的历史:运动员和成绩”-源码

  2. 奥林匹克探索 主要笔记本是Olympic EDA.ipynb 。 这个项目很有趣! 我正在探索“奥运历史120年:运动员和成绩”的数据集。 在上查看有关数据集的更多信息。 动机 我开始这个项目的主要目的是将我在大学课程中学到的技能应用到校外有趣的事情上。 当前状态 该笔记本仍在开发中。 我会不定期进行更新。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-24
    • 文件大小:257kb
    • 提供者:weixin_42134554
  1. San-Jacinto-Tramway-Bouldering:针对Kaggle数据集的Repo San Jacinto-有轨电车抱石-源码

  2. 这个个人项目是对San Jacinto山的Tramway地区的户外抱石问题的探索。 数据可在REI的Mountain Project网站上找到。
  3. 所属分类:其它

  1. Sales_Forecasting:关于kaggle数据集的时间序列分析和预测项目-源码

  2. 销售_预测 基于kaggle数据集的时间序列分析和预测项目。 在这个项目中,我使用了从指数平滑和ARIMA模型到Facebook的Prophet库的最新预测技术,以便预测俄罗斯公司的未来销售利润。 数据集来自Kaggle.com。 使用RMSE在模型一步预测和实际值之间分析了模型的性能。 表现最好的模型是Prophet,然后是三重指数平滑模型。 找到最佳绩效模型之后,我将其用于预测公司中各个商店的未来利润。 结果可以在sales_plots文件夹中找到; 它们采用交互式可绘制HTML文件的
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-18
    • 文件大小:63mb
    • 提供者:weixin_42128393
  1. Kaggle-Dataset-Work:我正在使用Kaggle数据集进行的各种机器学习项目的集合-源码

  2. Kaggle数据集工作 我的项目正在处理各种Kaggle数据集 专案 从胸部X光照片进行肺炎分类(2021年2月12日-至今) 使用 看到当前和了解更多详情。 Spotify歌曲人气回归(2021年2月8日-2021年2月12日) 使用 经过训练的RandomForest,DNN,LinearRegression和LinearSVR可以预测歌曲的流行程度。 获得了12.300的RMSE错误,其准确度比猜测的平均受欢迎程度高近2倍。 见和了解更多详情。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-13
    • 文件大小:19mb
    • 提供者:weixin_42153615
  1. 宫颈癌:使用Kaggle数据集进行宫颈癌分类-源码

  2. 宫颈癌 用Kaggle数据集进行宫颈癌分类
  3. 所属分类:其它

  1. 快速Kaggles:随时随地使用kaggle数据集:grinning_face_with_big_eyes:-源码

  2. 快速步步高 随时随地使用kaggle数据集 :grinning_face_with_big_eyes:
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-10
    • 文件大小:19kb
    • 提供者:weixin_42129412
  1. 葡萄酒质量:使用从Sigkit学习到的Kaggle数据集来预测葡萄酒质量的机器学习工作-源码

  2. 葡萄酒品质 使用来自kaggle的数据集进行葡萄酒质量预测。
  3. 所属分类:其它

  1. 异常检测:高度倾斜的kaggle数据集易于理解的分类问题。 使用Logistic回归和SVM解决,灵感来自杰出贡献者-源码

  2. 异常检测:高度倾斜的kaggle数据集易于理解的分类问题。 使用Logistic回归和SVM解决,灵感来自杰出贡献者
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-04
    • 文件大小:119kb
    • 提供者:weixin_42116681
  1. Zillow预测模型:使用Kaggle数据集的机器学习项目-源码

  2. Zillow预测模型:使用Kaggle数据集的机器学习项目
  3. 所属分类:其它

  1. kaggledatasets:可供所有人使用的Kaggle数据集的集合(正在寻找贡献者)-源码

  2. kaggle数据集 可供所有人使用的Kaggle数据集集合 系统 Python 3.5 Python 3.6 Python 3.7 Linux 苹果系统 视窗 有关Kaggle数据集的更多信息 import kaggledatasets as kd heart_disease = kd . structured . HeartDiseaseUCI ( download = True ) # Returns the pandas data frame to be used in Scik
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-03
    • 文件大小:44kb
    • 提供者:weixin_42131352
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