kaggle

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데이터 프레임을 표시하는 방법?

나는 Kaggle 년 타이타닉 문제를하고있는 중이 야와 나는 dataframe를 표시하는 문제가 : import pandas as pd import numpy as np titanic = pd.read_csv("input/train.csv") titanic.head() 이는 train.csv를 표시해야합니다을하지만,하지 않습니다. 왜 그런지 알아

python pandas numpy dataframe kaggle 2017-02-19

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R에서 로지스틱 회귀 모델을 테스트하는 방법?

나는 Kaggle 경쟁 (link)에 대한 CTR 예측 모델을 개발 중입니다. 나는 훈련 세트에서 데이터의 첫 10 줄에 읽은 다음에, 또 다음 ad_data <- read.csv("train", header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE, nrows = 100000) trainIndex <- createDataPartitio

r machine-learning kaggle 2017-02-20

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Python에서 XGBoost를 사용하여 여러 입력 변수를 기반으로 출력을 예측합니다.

저는 xgboost를 처음 사용하고 다음을 시도합니다. 입력 변수가 출력 변수를 더 상관 (좋은 관계)를 구비하는 찾으려고 입력 변수 를 사용하여 출력 변수를 예측한다. 1과 2 모두 올바른 결과를 얻을 수 없습니다.이 초보자 인 xgboost, plz는 저를 도와줍니다. 미리 감사드립니다. 언급 된 (제이슨 브라운 리 블로그, kaggle) CODE :

python-2.7 machine-learning xgboost kaggle 2017-03-06

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Graphlab : Sframe의 값을 대체하고

그래서 나는 시간에 걸림돌 된이 아주 바보 같은 문제가 필터링. 나는 kaggle의 Titanic ML 운동을 연습하고 있으며, graphlab create를 사용하고 있습니다. 가 지금은 테이블에서 일부 값을 대체 할 : 아래 그림과 같이 내 데이터입니다. 예를 들어 Pclass == 1의 경우 38을 Pclass == 2의 경우 30으로, Pclass

python dataframe apply kaggle graphlab 2017-03-09

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eval (expr, envir, enclos) 오류 : 'PAY_0.1'객체가 없습니다. (부스팅)

부스팅 모델을 적용하려고하는데이 오류가 계속 발생합니다. 어떤 도움이라도 대단히 감사 할 것입니다. 궁금한 점이 있으면 kaggle, UCI 신용 카드 데이터의 데이터 세트입니다. DataSplit<-createDataPartition(UCIdata$default.payment.next.month,p=.8,list=FALSE) boosttrain<-UCI

r r-caret training-data kaggle boosting 2017-01-19

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Keras에서는 동일한 신경 아키텍처가 작동하지만 Tensorflow (리프 분류)는 왜 작동하지 않는가?

최근에 나는 Kaggle에서 잎 분류 문제를 다루고 있습니다. 나는 수첩을 보았다 Simple Keras 1D CNN + features split. 그러나 Tensorflow를 사용하여 동일한 모델을 만들려고하면 매우 낮은 정확도와 손실 변화가 거의 발생하지 않습니다. Iter: 0 loss: 0.69941 accuracy: 0.0 Iter: 10 lo

tensorflow keras kaggle 2017-01-20

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line 596, call_cpp_shape_fn 인상 ValueError (err.message) ValueError : 1에서 3을 뺀 값의 음수 크기

예를 들어 Keras를 배우려고하고 있는데 Kaggle에서이 코드를 발견했습니다. TensorFlow 백엔드가있는 Keras에서이 작업을 수행하려면 어떻게해야합니까? [email protected]:~/computer_vision/kaggle_distracted_driver$ python run_keras_simple.py /usr/local/lib/py

python-2.7 tensorflow deep-learning keras kaggle 2017-01-23

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고양이 대 개 데이터 세트에서 Keras 내장 VGG16 모델의 결과가 좋지 않습니다.

Kaggle Cats vs Dogs 데이터 세트에 내장 VGG16 Keras 모델을 적용하려고합니다. 그러나 52 %의 정확도는 전체 위험보다 간신히 좋습니다. 왜 이것이 사실일까요? Download notebook 블라드

python tensorflow deep-learning keras kaggle 2017-01-31

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json 파일에서 Dataframe 만들기

json 파일에서 적절한 데이터 프레임 읽기를 만들고 싶습니다. 내가 만든 데이터 프레임을 제대로 볼 수 있지만 dplyr 함수 group_by이 작동하지 않습니다. 그것은 아마도 데이터 프레임의 str()을 만들 때 모든 열을 문자열 벡터가 아닌 문자열 목록으로 제공하기 때문일 것입니다. 나는 시도하고 다음 Error: cannot group column

json r dataframe dplyr kaggle 2017-02-09

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조건이 타이탄 Kaggle 데이터 세트로 작동하지 않는 경우

나는 Kaggle의 titanic_df (이 새 주소는 titanic_df['person'])을 타이타닉 데이터 세트로 사용하고 있으며 승객이 16 세 미만이거나 승객의 성별이 그러나 if 상태가 점검되지 않고 ['person'] 열이 승객의 성별을 값으로 가져옵니다. 여기 내가 무슨 짓을했는지 : 루프의 모든 반복에 대해, 당신은 관련 무엇이든 동일하기

python pandas dataframe kaggle 2017-02-11

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