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光学不练假把式！了解了机器学习的基本概念后，就可以自己动手实践啰。如果是第一次上手机器学习，可能会觉得无从下手：到底要咋弄呢？其实，现在有很多便捷的方案可供选择，比如使用线上的编程工具：colab和kaggle 这两个线上工具都集成了开发环境，打开即用，是不是很方便呢！ 第一个案例：预测房价 import pandas as pd #导入Pandas，用于数据读取和处理 #

En vista de que google ha restringido el uso de Colab y ya no podemos hacer uso de manera gratuita las GPUs para ejecutar nuestro Stable Diffusion entre las alternativas he encontrado el sevicio de kaggle.com.

I want to give a shout out to - They have done a wonderful job explaining what they do and why. So I'm not repeating it here. However it is sad to see how it is not on the steem blockchain. I'm eager to

新しくデータサイエンス界隈(主にKaggle)のポッドキャストをはじめました。

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。

소개 시작은 캐글(kaggle)이었다. 캐글이 무엇인지 처음 읽는 분들을 위해서 잠깐 설명하자면, 캐글은 과학자들이 통계적 문제를 놓고 경쟁하는 온라인 플랫폼이다. 비유하자면 엔지니어들의 쇼미더머니랄까. 다만 누가 더 랩을 잘 하는가에 대한 평가는 심사위원이 아니라 수치로 집계된다. 지원자들은 학력, 나이에 관계없이 공개된 데이터를 다운로드하고, 평등한 시간에

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In this episode, my friend Stylianos and I go on a whistle-stop tour of data science from a real authority in the field. Dr Stylianos Kampakis joins us to talk about how he got into machine learning and

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Participating in Kaggle Competition Kaggle allows competition in the form of solving and developing predictive/analytics models based on given use case scenario. The solution that could give higher accuracy