https://www.kaggle.com/cdeotte/pseudo-labeling-qda-0-969
搜索和推薦是人工智能技術應用最早的、也是最成熟的兩個領域。互聯網快速發展，信息爆炸式增長，推薦系統則是解決信息過載最有效的方式之一。推薦系統也是拉動用戶增長的利器，目前各大互聯網公司都以此作爲流量變現的重要工具之一。
↑↑↑點擊上方藍字，回覆資料，10個G的驚喜 作者 | Santiago Valdarrama 譯者 | Sambodhi 策劃 | 劉燕 本文最初發表於 Towards Data Science 博客，經原作者 S
如果你空有理論卻缺少實踐，我推薦你刷kaggle。它能極大地提升你的代碼能力； 如果你想找好工作卻缺乏項目經歷，我推薦你刷kaggle。它能給你的簡歷增光添彩。 總獎金32萬元的kaggle-Bristol-Myers S
如果你空有理論卻缺少實踐，我推薦你刷kaggle。它能極大地提升你的代碼能力； 如果你想找好工作卻缺乏項目經歷，我推薦你刷kaggle。它能給你的簡歷增光添彩。 相信你或多或少都聽說過打比賽的好處，可是當你躍躍欲試要參賽的
在使用python訓練人工智能網絡模型的時候，經常需要保存訓練結果到文件中，比如在kaggle競賽的時候，通常需要保存測試結果到csv中，這個時候大家可能會用到本文的技術。 方法一：open函數保存 #保存數據 open函數
每年春招，BATJ等互聯網大廠總會佔據頭版頭條。 40K、18薪、股權激勵、簽字費…真是wnderful！！！ 但心動之後是心涼。 頂會論文、項目經歷、top院校…… 院校出身已經無法改變，頂會論文遙不可及，沒論文、雙非本的C
點擊上方“AI算法與圖像處理”，選擇加"星標"或“置頂” 重磅乾貨，第一時間送達 僅作學術分享，不代表本公衆號立場，侵權聯繫刪除 轉載於： 作者丨清風明月@知乎（已授權） 來源丨https://zhuanlan.zhihu.c
國際著名的諮詢公司Gartner在2013年總結出了一套數據分析的框架，數據分析的四個層次：描述性分析、診斷性分析、預測性分析、處方性分析。 Gartner於2020年中給出預測，到2024年底，75%的企業機構將從AI試點轉爲AI運營。同
數模比賽數據查找網站大全 這裏網站非常得多，大家自行選擇 Part one 剛開始是查各種外國的，最後才發現中國還是最方便的，各個省市的統計年鑑加上中國的統計年鑑很多數據都能直接得到了。 下面放一些我這次比賽看到過的網站，雖然由於信
來源 | 知乎 作者 | Carl 文章鏈接 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/35284849 信用評分模型可用“四張卡”來表示，分別是 A卡（Application score card，申請評分卡）、
背景 大家好， 有很多想轉行數據分析的或者是剛入數據行業兄弟會問，除了Kaggle、天池之類的比賽項目，有沒有一些案例可以讓我快速的練習學到的分析體系和工具，並且可以基於這些項目搭建一套完整的分析系統，比如SQL取數腳本的優化編寫、分析
前段時間，在國外知名社區Reddit上出現了一個“知乎式”問題： 作爲數據競賽的頭牌，爲什麼Kaggle的獎金這麼低？ 我們看到幾個高贊回答，總結下來就是：Kaggle競賽的性質和選手的參賽主要目的都不是獎金，而是優勝背後帶來的其他機遇
來源 | HyperAI超神經 頭圖 | 視覺中國 近日，日本的一個 AI 分揀魚類項目進入實驗階段。這將有望改善日本漁業勞動力老齡化及短缺的社會現狀。 日本作爲島國，其獨特的地理位置，讓國民自古以來就跟魚結下了不解之緣，甚至形成了其
數據集查找器Google Dataset Search：與Google Scholar的工作方式類似，Dataset Search 可以讓你在任何託管的地方找到數據集，無論是出版商的網站，還是數字圖書館，又或者是一個作者的網頁。它是一個非
作者：Jason Brownlee 翻譯：王可汗 校對：wwl 本文約7000字，建議閱讀16分鐘 本文爲大家展示瞭如何在python中開發和評估混合集成學習，以及如何用於分類和迴歸問題當中。 混合是一種基於集成學習的機器學習算法。
