Kaggle参戦記 〜入門からExpert獲得までの半年間の記録 & お役立ち資料まとめ〜 - ML_BearのKaggleな日常
これはなに？ デジタルマーケター 兼 プロダクトマネージャー 兼 データアナリスト (肩書長い…) の私が Kaggle に挑戦した約半年間の記録です。現時点で2つのコンペに真面目に取り組んで2つの銀メダル(入賞)を獲得出来ています。 Kaggle挑戦期間を通して、有識者の素晴らしい資料に助けられたのでとても感謝しています。同じような志を持つ方に自分の記録が少しでも役に立てばと思い、有用な資料のリンク集に私のKaggle参戦記ポエムをつけてまとめてみました。 自分の得意領域で勝負しようと思ってテーブルデータのコンペばかり選んでいるのでDeepLearning系の話は全然ないです、すみません。 目次 プロローグ Kaggleへの興味の芽生え 初参戦 → 即撤退 ガチ参戦に向けた修行 初ガチコンペデビュー 初ガチコンペ…、のはずが。 初ガチコンペ参戦 ベースモデル作成 特徴量エンジニアリング
Google AI Open Images - Object Detection Track | Kaggle
Detect objects in varied and complex images.
Kaggle Past Competitions
Kaggle Past Solutions Sortable and searchable compilation of solutions to past Kaggle competitions. If you are facing a data science problem, there is a good chance that you can find inspiration here! This page could be improved by adding more competitions and more solutions: pull requests are more than welcome. Warning: this is a work in progress, many competitions are missing solutions. If you f
GitHub - nejumi/kaggle_memo
まずは、素うどんのXGBoostにかけて、plot_importance, feature_importances_を確認する。しかる後に、各特徴量をF-SCOREの高い順にExploratory Data Analysis (EDA)を行い、データに対する感覚を掴む。特徴量の数が少ないのであれば、初めからEDA。 情報を含まないcolumnsを除く。[Kaggle Kernel: R, Python] 標準偏差が0の説明変数 (constant cols) を除く。 重複した説明変数 (duplicated cols) を1つだけ残して他を除く。 相関係数が1である説明変数の組 (perfectly correlated cols) を探し、1つだけ残して他を除く。 各列について、値が0である説明変数の数を数えて、合計値を追加の説明変数として加える (count 0 per row)。逆
Competition: Diagnosing Heart Diseases with Deep Neural Networks - Jonas Degrave
The DICOM files also contained a bunch of metadata. Some of these metadata fields were absolutely invaluable to us. Examples include the PixelSpacing (which specifies the resolution of the image) and the ImageOrientation. The metadata also specified the patient’s age and sex. For each patient in the train set, two labels were provided: the systolic volume and the diastolic volume. From what we gat
Recognizing and Localizing Endangered Right Whales with Extremely Deep Neural Networks
In this post I’ll share my experience and explain my approach for the Kaggle Right Whale challenge. I managed to finish in 2nd place. 1. Background Right whale is an endangered species with fewer than 500 left in the Atlantic Ocean. As part of an ongoing preservation effort, experienced marine scientists track them across the ocean to understand their behaviors, and monitor their health condition.
実践多クラス分類 Kaggle Ottoから学んだこと
Kaggleのコンペに参加することで�色々な実践的ノウハウを学んだので�そのノウハウを共有する p.3～53 コンペ中に自分がやったこと�p.54～99 ハイランカーがやっていたこと�p.100～ ハイランカーかやっていたことを�自分も実際にやってみるRead less
Kaggleのコンペティションで公開されている手法・ソースコードのリンクをまとめてみた - のんびりしているエンジニアの日記
皆さんこんにちは お元気ですか。私は元気です。 日々、Kaggleで勉強しながら、自己研磨しているのですが、 優勝者の手法とか参考になる手法ってなかなか纏まってないと感じたので、探して、見つかった内容をこちらに載せようと思います。 時々、追記して、情報を充実させたいと思います。 West Nile Virus Prediction 2位 diefimov/west_nile_virus_2015 · GitHub Otto Group Product Classification Challenge 1位 1st PLACE - WINNER SOLUTION - Gilberto Titericz & Stanislav Semenov - Otto Group Product Classification Challenge | Kaggle Restaurant Revenue Pr
タイタニック生存者予測Tutorialの一覧 - Kaggleで入賞を目指すブログ
成長速度を早めるためには良質なチュートリアルを辿ることが近道な気がします。Kaggle界のハローワールド的存在である、タイタニック生存者予測の課題のチュートリアルをいくつか探してみました。 使用言語：Python Getting Started With Python - Titanic: Machine Learning from Disaster | Kaggle Getting Started With Python II - Titanic: Machine Learning from Disaster | Kaggle Getting Started With Random Forests - Titanic: Machine Learning from Disaster | Kaggle Full guide and python code to get 0.79903 - T
National Data Science Bowl 10位 - デー
プランクトン画像分類コンペこと National Data Science Bowl が終わりました。 Description - National Data Science Bowl | Kaggle 結果はタイトル通り10位(1049チーム中)でした。賞金2000万円が1円も貰えなかったショックで毎日15時間くらい寝ています。感想と投稿内容です。 感想 世界Deep Convolutional Neural Networks職人コンテストという感じでした。みんな強かったです。前半は、2〜5位くらいにいる状態だったので、これは賞金はオレのものだなHAHAHAなどと思っていたのですが、終盤は15位くらいまで押し出されるようになり、こいつらマジかよ、強すぎだろ、と思って、最後方向転換をしてどうにか10位で終われました。自分の感覚ではスコア(NLL)で0.7以下を出せれば、Deep CNNを熟
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