kaggle数据

译者：AI研习社（ 季一帆 ） 双语原文链接： Tutorial on reading large datasets大规模数据集对数据科学家和Kaggler来说，数据永远不嫌多。我敢肯定，你在解决某些问题时，一定报怨过没有足够的数据，但偶尔也会抱怨数据量太多

茫茫沧海寻一粟——想必这是许多学者在使用arXiv网站搜索论文时的痛苦心声。不过现在arXiv给大家带来了一个好消息：他们将 170万篇arXiv论文集成为一个格式机器可读的数据库，并将该数据库托管到了Kaggle上供用户免费使用。数据库包括论文标题、作者、类别、摘要、全文pdf等论文相关信息。    

近日，Kaggle 开放数据研究基金，以支持 Kaggle 上的学术研究人员。其中总共有 19 项拨款，每项拨款在 2,000-5,000 美元之间，截止申请日期为 2020 年 1 月 9 日。 kaggle 官方表示，研究人员是 Kaggle 社区的重要组成部分，他们希望通过首次 Kaggle 开放数据研究

本文为雷锋网(公众号：雷锋网) 字幕组编译的技术博客  Happiness 2017 ，作者为 Javad Zabihi。 翻译 | Binpluto    整理 |  孔令双雷锋网 AI 研习社：我们选择了 2017 幸福度数集，一个来自 Kaggle 平台

雷锋网 AI 研习社按，在 数据分析秘籍在这里：Kaggle 六大比赛最全面解析（上） 一文中，AI 研习社介绍了结构化数据和 NLP 数据的处理方式，其中包括对 Titanic，房价预测，恶意评论分类，恐怖小说家身份识别四个比赛的详细分析。 本文将介绍图像类比赛的数据处理经验，以树叶分类竞赛（L

雷锋网 AI 研习社按，Kaggle 上有各式各样的数据挖掘类比赛，很多参赛者也乐于分享自己的经验，从他人的经验中进行总结归纳，对自己的实践也非常重要。本文将以 Kaggle 上 6 个不同的比赛为例，介绍常见的三类数据（结构化数据，NLP 数据，图像数据）分析经验，以助力大家提升数据分析能力。此文为上篇，主要介绍结构

雷锋网 AI科技评论按，日前，Kaggle官网发布了一份关于数据科学和机器学习的调查报告，他们通过分析超过16000份相关用户的问卷调查，给出了数据科学行业从业人员的基本概况，大家在工作中使用比较多的方法以及对初入该行业的人的建议。雷锋网 AI科技评论核心内容编译如下：为了建立对数据科学和机器学习的全面认识，Kaggl

作者：思颖此文道出了本人学习Stacking入门级应用的心路历程。 在学习过程中感谢@贝尔塔的模型融合方法，以及 如何在 Kaggle 首战中进入前 10% 这篇文章（作者是章凌豪）。对于两位提供的信息，感激不尽。同时还有Kaggle上一些关于ensemble的文章和代码，比如 这篇

雷锋网 AI科技评论按：对于关注数据科学的同学来说，Kaggle上庞大的数据集是一个极好的资源池，但是这么多的数据，如何进行更精准的搜索？近日，Kaggle官方博客就刊登了Rachael Tatman的一篇文章，向大家安利如何更高效的搜索数据集，具体怎么操作？雷锋网 (公众号：雷锋网) AI科技评论将文

作者：吴晓晖不知道你有没有这样的感受，在刚刚入门机器学习的时候，我们一般都是从MNIST、CIFAR-10这一类知名公开数据集开始快速上手，复现别人的结果，但总觉得过于简单，给人的感觉太不真实。因为这些数据太“完美”了（干净的输入，均衡的类别，分布基本一致的测试集，还有大量现成的参考模型），要成为真正的数据科学家，光在