DT數(shù)據(jù)說

Scrapy爬蟲與機(jī)器學(xué)習(xí)之三：房屋掛牌價(jià)格預(yù)測 本文在前期抓取房產(chǎn)中介二手房某區(qū)域所有2453套房屋基礎(chǔ)上夺脾，使用機(jī)器學(xué)習(xí)的線性回歸模型進(jìn)行預(yù)測朋友擬掛牌房屋的價(jià)格。經(jīng)過比較...

DT數(shù)據(jù)說

Scrapy爬蟲之一：房產(chǎn)網(wǎng)站掛牌信息 筆者有朋友計(jì)劃把自己的一套房屋在中介門店掛牌出售颜及。為了能報(bào)一個(gè)最貼近市場行情的價(jià)格卫病，需要1.掌握最新的本區(qū)域二手房價(jià)格信息都毒；2. 利用...

DT數(shù)據(jù)說 ·

把線性回歸模型做了對比嚼隘，傳說中的XGBOOST表現(xiàn)并不出眾。GBoost最好,test cross validation score is 0.82袒餐。下一步是集成。

DT數(shù)據(jù)說 評論自Linear Regression Models 機(jī)器學(xué)習(xí)線性回歸模型測試

DT數(shù)據(jù)說

把線性回歸模型做了對比谤狡，傳說中的XGBOOST表現(xiàn)并不出眾灸眼。GBoost最好,test cross validation score is 0.82。下一步是集成墓懂。

Linear Regression Models 機(jī)器學(xué)習(xí)線性回歸模型測試

線性模型對于回歸類的機(jī)器學(xué)習(xí)速度快焰宣，效率高〔蹲校基本原理是求出線性方程組的系數(shù)矩陣w à 和常數(shù)b. 具體可以有這樣幾類： 1. Linear Regression(aka ...

DT數(shù)據(jù)說

2449 1 2

DT數(shù)據(jù)說

房屋銷售價(jià)格回歸預(yù)測的項(xiàng)目有很多人公開了其Kernel, 其中Serigne的“Stacked Regressions to predict House Prices”為多數(shù)...

DT數(shù)據(jù)說

平均分.78的有789人闪唆，占87%〉龊可見他們都是比較優(yōu)秀的團(tuán)隊(duì)悄蕾。

Kaggle成績之無監(jiān)督學(xué)習(xí)：KMeans，DBSCAN聚類

我們在分別對HOUSE PRICE 和Titanic 的比賽項(xiàng)目得分排行做了分析后础浮，來把兩個(gè)成績放在一起帆调。首先，我們選擇都參加的團(tuán)隊(duì)名單及其分?jǐn)?shù)豆同。在去除HOUSE PRICE...

DT數(shù)據(jù)說

1470 1 1

DT數(shù)據(jù)說

與HOUSE PRICE項(xiàng)目對比精居，可以發(fā)現(xiàn)參賽者重復(fù)參賽的次數(shù)較少锄禽，平均2.28次vs3.28次， 最多24次vs66次靴姿。模型簡單也許是個(gè)原因之一沃但。數(shù)據(jù)特征12vs79.

Kaggle比賽成績分析之：Titanic

我們在前幾篇的分析中，重點(diǎn)研究了House Price回歸類型的機(jī)器學(xué)習(xí)比賽項(xiàng)目佛吓。在Kaggle網(wǎng)站上與之并列的另外一個(gè)比賽項(xiàng)目比House Price 更為悠久宵晚，更為熱門垂攘，...

DT數(shù)據(jù)說

2310 1 1

DT數(shù)據(jù)說

還是要?jiǎng)谝萁Y(jié)合逸贾。

Kaggle比賽成績最新分析之：周末與熬夜

我們上一篇分析了2016年到2018年每個(gè)月份的比賽人次陨仅。本篇我們進(jìn)一步細(xì)分到周一，周二到周六铝侵，周日的比賽是怎么樣的灼伤？ 從如下的分析可以得出這樣的推測：有大量的參賽是多人組成...

DT數(shù)據(jù)說

381 1 1

DT數(shù)據(jù)說 ·

6月開始到8月是學(xué)信北考試結(jié)束和放假期間颖侄。同學(xué)們經(jīng)過一個(gè)學(xué)期的學(xué)習(xí)，很多會(huì)在這個(gè)期末時(shí)間參加機(jī)器學(xué)習(xí)比賽來復(fù)習(xí)鞏固知識享郊。

DT數(shù)據(jù)說 評論自Kaggle比賽成績最新分析之時(shí)間序列：月份

DT數(shù)據(jù)說 ·

如果我是kaggle老板览祖，我會(huì)安排在每年的九月份做校園推廣。

DT數(shù)據(jù)說 評論自Kaggle比賽成績最新分析之時(shí)間序列：月份

DT數(shù)據(jù)說

如果我是kaggle老板拂蝎，我會(huì)安排在每年的九月份做校園推廣穴墅。

Kaggle比賽成績最新分析之時(shí)間序列：月份

如果我們按照時(shí)間來分析參賽會(huì)發(fā)現(xiàn)什么呢？ 本篇文章温自，我們先來看看2016年到2018年兩年來約24個(gè)月參賽人次有哪些有趣的變化玄货？你可能猜對了：這個(gè)比賽越來越熱門！來悼泌，一起看看...

DT數(shù)據(jù)說

1383 2 1

DT數(shù)據(jù)說

機(jī)器學(xué)習(xí)模型選擇松捉，數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)是了解數(shù)據(jù)的特征。我們需要從不同角度馆里，不同的維度琢磨數(shù)據(jù)隘世。

Kaggle比賽成績實(shí)時(shí)分析之一：熟能生巧

Kaggle比賽首頁有兩個(gè)持續(xù)進(jìn)行的項(xiàng)目，其中一個(gè)是回歸類型鸠踪。自2016年以來到2018年8月丙者，盡管沒有獎(jiǎng)金但是參與者眾多，而且?guī)缀跆焯於加懈掠堋Ｄ壳耙呀?jīng)有1.4萬人次...

DT數(shù)據(jù)說

1564 1 1

DT數(shù)據(jù)說

6月開始到8月是學(xué)行得剑考試結(jié)束和放假期間。同學(xué)們經(jīng)過一個(gè)學(xué)期的學(xué)習(xí)，很多會(huì)在這個(gè)期末時(shí)間參加機(jī)器學(xué)習(xí)比賽來復(fù)習(xí)鞏固知識纷捞。

Kaggle比賽成績最新分析之時(shí)間序列：月份

如果我們按照時(shí)間來分析參賽會(huì)發(fā)現(xiàn)什么呢痢虹？ 本篇文章，我們先來看看2016年到2018年兩年來約24個(gè)月參賽人次有哪些有趣的變化主儡？你可能猜對了：這個(gè)比賽越來越熱門奖唯！來，一起看看...

DT數(shù)據(jù)說

1383 2 1