最近kaggle新赛不少，整理了几场比较热门的推荐给大家，有想法的抓紧了！另外，为了方便你们学习大神们的top方案，我也整理了部分经典案例和大家分享，主要有CV、NLP、多模态、时序数据四个方向。计算机视觉（CV）竞赛（10场）2023新赛ImageMatchingChallenge2023（kaggle-2023图像匹配大赛）📅2023.4.11-2023.6.12👤78+支队伍·💰:50000方向：CV-三维重建网址：https://www.kaggle.com/competitions/image-matching-challenge-2023介绍：参赛者在帮助建立准确的3D模型方面的工
这里说一下常规的在kaggle上创建jupyternotebook 点击NewNotebook后，进入一个空的Notebook,可以在Data处创建上传要进行处理的数据。其中可以选择本地上传，也可以直接点击AddData进行查找开源的数据。 点击ACCELERATOR可以选择要使用的GPU或TPU。如果不选择默认是使用自己笔记本的cpu 保存：torch.save(date,path)其中date为保存数据，path为路径加文件名，如：torch.save(date, '/kaggle/working'+".pt")加载torch.load('/kaggle/working/07pt')直接
由于自己手头没有GPU资源，所以只能靠免费的GPU勉强做实验。之前使用的是GoogleColab，但是用多用久了以后，就特别容易断，断开以后，基本上就寄了。所以又转向了Kaggle。Kaggle的好处就在于不用fq就能上传文件、运行代码，所以更稳定一点，目前我没有遇到跑着跑着突然断了的情况。这篇博客就记录下使用Kaggle的问题。Q1：如何上传在本地写好的文件和代码？A1：Kaggle中将你想上传的文件都视为Data，所以在Data这边点击这个上传的图标，输入Data的名字，将本地文件（文件、文件夹等）拖拽到对话框中，点击创建，就可以完成文件的上传。 创建完成以后，就可以在右侧的Input中
目录写在前面 数据集情况查看数据清洗Embarked：FareAgeCabin 特征工程1，探究Sex与Survived的相关性 2，探究Pcalss与Survived的关联性 3，Embarked：不同的上船地点对生存率是否有影响 4，Name与Survived的相关性 5，Cabin与Survived之间的相关性6,探究孤身一人和有家人陪伴的生存率（SibSp，Parch） 7、探究年龄Age与Survived的相关性8、Fare与Survived之间的相关性特征选择 构建包含最终选择特征的数据集 分割训练数据和测试数据构建训练集和数据集 不同模型对比 通过决策树看各个特征的重要性模型
前言因为使用StableDiffusion进行AI绘图需要GPU，这让其应用得到了限制本文介绍如何在Kaggle中部署StableDiffusion，并使用免费的P100GPU进行推理（每周可免费使用30小时），部署好后可以在任意移动端使用。本项目在stable-diffusion-webui-kaggle基础上进行改进，原作者Github项目地址欢迎大家CopyandEdit我的kagglenotebook，项目地址。效果展示使用教程首先需要注册Kaggle账号，注册过程中可能需要科学上网，这里不展开教程了，请大家查找其他教程解决新建notebook，并将下列代码放入其中importosim
我对Python和数据科学还很陌生。我正在参加kaggleOutbrain比赛，我的代码中引用的所有数据集都可以在https://www.kaggle.com/c/outbrain-click-prediction/data找到.关于问题:我有一个包含['document_id','category_id','confidence_level']列的数据框。我想添加第四列'max_cat'，它返回对应于最大'confidence_level'值的'category_id'值对于该行的'document_id'。importpandasaspdimportnumpymain_folder
我对Python和数据科学还很陌生。我正在参加kaggleOutbrain比赛，我的代码中引用的所有数据集都可以在https://www.kaggle.com/c/outbrain-click-prediction/data找到.关于问题:我有一个包含['document_id','category_id','confidence_level']列的数据框。我想添加第四列'max_cat'，它返回对应于最大'confidence_level'值的'category_id'值对于该行的'document_id'。importpandasaspdimportnumpymain_folder
我是Pandas新手。我下载并安装了Anaconda.然后我尝试通过Spyder应用程序运行以下代码:importpandasaspdimportnumpyasnptrain=pd.read_csv('/Users/Ben/Documents/Kaggle/Titanic/train.csv')train虽然这会按我的预期打印数据帧，但它也会显示这些错误//anaconda/lib/python3.4/site-packages/pandas/core/format.py:1969:RuntimeWarning:invalidvalueencounteredingreaterhas_l
我是Pandas新手。我下载并安装了Anaconda.然后我尝试通过Spyder应用程序运行以下代码:importpandasaspdimportnumpyasnptrain=pd.read_csv('/Users/Ben/Documents/Kaggle/Titanic/train.csv')train虽然这会按我的预期打印数据帧，但它也会显示这些错误//anaconda/lib/python3.4/site-packages/pandas/core/format.py:1969:RuntimeWarning:invalidvalueencounteredingreaterhas_l
Kaggle是由联合创始人、首席执行官安东尼·高德布卢姆（AnthonyGoldbloom）2010年在墨尔本创立的，主要为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛、托管数据库、编写和分享代码的平台。该平台已经吸引了80万名数据科学家的关注，这些用户资源或许正是吸引谷歌的主要因素。 kaggle平台是一个云平台，每周提供30h的GPU免费使用权。作为深度学习的初学者，我们可以在kaggle平台上跑深度学习的代码（需要使用显卡资源时再使用此平台）。 一、如何进入kaggle kaggle网址：http://www.kaggle.com 建议使用谷歌浏览器进入。首次进入kaggle需要进
