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第一列emotion是图像标签，即 y：[0, 6]。分别代表7种emotion：0 - ‘angry’，1 - ‘disgusted’，2 - ‘feaful’，3 - ‘happy’，4 - ‘sad’，5 - ‘surprised’，6 - ‘neu

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本文使用R，Flexdashboard和Highcharter库进可视化，用于分析Kaggle在最近进行的用户调查。数据来源主要是Kaggle在2019年10月进行的一项用户调查的结果。一共19,717份问卷,这是kaggle进行的最大规模的调查之一。这篇

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上一篇文章简要介绍了比赛的主题与将会使用到的数据集。完成数据清理的第一步，就是先把数据读到内存之中。在这里，我使用的是OpenCsv. 可以到这里下载。其中我对比了SuperCSV 以及其他的，发现他们主要花精力在跟Bean mapping 上。可能后面会

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在很长的一段时间里，我们表现出缺乏创造力，所做出的工作被认为是山寨、借鉴，这一点是不可否认，但随着自身的积累，厚积薄发，完成了从借鉴到创造的突破。创造力是我们工作的基本要素之一，这点在各行各业都显得很重要，在机器学习领域也无所例外。在这种情况下，Belug

本文为不同阶段的Python学习者从不同角度量身定制了49个学习资源。对于那些喜欢练习专业知识的人来说，学习Python的好方法。Google’s Python Class | Python Education | Google Developers. 这

Kaggle 是一个用来学习、分享和竞赛的线上数据实验平台，有点类似 KDD—CUP，企业或者研究者可以将背景、数据、期望指标等发布在 kaggle 上，用竞赛的方式向全世界的数据科学家和爱好者寻求解决方案。热爱数据挖掘的小伙伴们可以下载/分析数据，使用统

市场上对数据科学家的要求特别多：需要掌握机器学习、计算机科学、统计学、数学、数据可视化，深度学习等知识。要想全部掌握这些方面的知识，科学家需要学习数十种语言、框架和技术。那么，为此数据科学家应该如何合理地分配时间，该掌握哪些技能呢？在本文中，我对求职网站进

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本次分享的项目来自 Kaggle 的经典赛题：泰坦尼克号生还者预测。分为数据分析和数据挖掘两部分介绍。对一些异常和缺失数据进行清洗。除了提供的变量外，尝试做出一些认为非常有影响力的 “衍生变量”，并加入到数据中。接下来分别对 Fare，Embarked，C

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看到了一篇非常好的学习大数据挖掘学习的博文，所以特此转载过来，闲暇时可以用python练练手。Kaggle 是玩数据、机器学习的开发者们展示功力、扬名立万的江湖。这篇文章适合那些刚接触Kaggle、想尽快熟悉Kaggle并且独立完成一个竞赛项目的网友，对于

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这篇文章中所讲述的内容都是基于colab notebook和fastai技术的深度学习的应用。使用colab的好处是，你不需要有任何显卡GPU，colab中提供了一块免费的k80带12G显存的GPUcolab是google提供的一个免费的Jupyter n

作者 | Will Badr译者 | Linstancy整理 | Jane出品 | AI科技大本营要找到一定特定的数据集可以解决各种机器学习问题，是一件很难的事情。越来越多企业或研究机构将自己的数据集公开，已经成为全球的趋势，这也将有助于大家进行更多研究。

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［AI 科技大本营导读］2017年，许多的人工智能算法得到了实践和应用。名博Hack Noon作者 Brian Muhia 认为想要玩转人工智能，不仅要拥有必要的数学背景知识，还需要拥有实际的人工智能项目经验。对于每一种实践方法，Muhia 都用了简短的

本文约5400字，建议阅读12分钟。本文将从不同角度介绍Kaggle的开源数据集资源。本文作者是斯坦福研究计算和斯坦福医学院的软件开发工程师。她是斯坦福Singularity的主要开发人员，是为斯坦福提供科研支持的带头人，也是Singularity Hub

最新消息，Kaggle最近对机器学习及数据科学领域进行了全行业深度调查，调查共收到超过 16,000 份回复，受访内容包括最受欢迎的编程语言是什么，不同国家数据科学家的平均年龄是什么，不同国家的平均年薪是多少等。不过，因为中国的数据收集不够全面，而美国数据

不知道你有没有这样的感受，在刚刚入门机器学习的时候，我们一般都是从MNIST、CIFAR-10这一类知名公开数据集开始快速上手，复现别人的结果，但总觉得过于简单，给人的感觉太不真实。因为这些数据太“完美”了，要成为真正的数据科学家，光在这些数据集上跑模型却

AlphaGo大战柯洁、李世石后，所有人都能谈上几句深度学习。人工智能在围棋上的这场突破，最终还要归功于机器学习三巨头三十年如一日的长期研究。相比之下，横扫Kaggle大赛的XGBoost，名气可就小太多了。更何况，它的发起人还只是个名不见经传的年轻人。有