Kaggle比赛实战教程

2018 年 7 月 30 日 专知

【导读】在Kaggle比赛中,作者将尝试纽约出租车持续时间预测的挑战。他将使用 Pandas、matplotlib 和 xgost 的组合作为 python 库来帮助理解和分析 Kaggle 提供的出租车数据集。目标将是建立一个出租车持续时间的预测模型。另外,作者还将使用Google CoLab作为他的jupyter记事本。


作者 | Siraj Raval

整理 | Xiaowen


作者主页:

  • Twitter: 

https://twitter.com/sirajraval

  • instagram: 

https://www.instagram.com/sirajraval

  • Facebook: 

https://www.facebook.com/sirajology


YouTube视频介绍:

https://www.youtube.com/watch?v=suRd3UzdBeo



代码:

https://github.com/llSourcell/kaggle_challenge


这段视频是作者的机器学习之旅课程的一部分:

https://github.com/llSourcell/Machine_Learning_Journey


更多机器学习资源:

  • https://www.kaggle.com/kanncaa1/machine-learning-tutorial-for-beginners

  • https://www.kaggle.com/rtatman/beginner-s-tutorial-python

  • https://machinelearningmastery.com/gentle-introduction-xgboost-applied-machine-learning/

  • http://blog.kaggle.com/2017/01/23/a-kaggle-master-explains-gradient-boosting/


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