机器学习实战 | 逻辑回归应用之“Kaggle房价预测”
本文转自丹妍，https://blog.csdn.net/z_mawkish/article/details/106335627Competition Description1. 问题描述：基于kaggle网站所提供的爱荷华州埃姆斯的住宅数据信息，预测每间房屋的销售价格，数据的标签SalePrice是连续性数据，因此可以判定这是一个回归问题。最终目标：预测每一个房屋的销售价格。对于测试集中的每个....
机器学习实战篇——用卷积神经网络算法在Kaggle上跑个分
之前的文章简单介绍了Kaggle平台以及如何用支撑向量（SVM）的机器学习算法识别手写数字图片。可见即使不用神经网络，传统的机器学习算法在图像识别的领域也能取得不错的成绩（我跑出来了97.2% 的正确率）, 但是要将正确率再往上提升就会遇到瓶颈了。 此时，神经网络以及深度学习，尤其是卷积神经网路（CNN）就派上用场了。 用CNN的网络，在同样的平台上，目前我将手写图片识别的正确率提高到了99.1....
机器学习实战篇——用支撑向量算法在Kaggle上跑个分
之前写了关于人工智能和机器学习的理论基础文章，今天就理论联系实际，用机器学习算法跑个分。 机器学习最重要的就是数据，Kaggle平台提供了大量数据为机器学习的学习者和研究者提供一个跑分的平台。注册账号登录之后就可以进入比赛了，初学者可以从Digit Recognizer入手，也就是识别手工书写的数字。 作为一个菜鸟，我目前最好的成绩是识别率97.228 排名第1189位。 这个成绩...
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