Developing-Kaggle-Notebooks

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Kaggle Notebooks数据分析实战指南

本书全面介绍Kaggle Notebooks数据分析技巧,涵盖数据探索、可视化、代码优化等方面。通过实用示例讲解各类数据集分析方法,帮助读者提升技能,提高Kaggle排名。适合不同水平的数据科学爱好者学习参考。

Kaggle数据分析机器学习Notebooks编程Github开源项目

开发 Kaggle 笔记本

这是《开发 Kaggle 笔记本:为成为 Kaggle 笔记本大师铺平道路》一书的代码仓库,由 Packt 出版。

这本书讲的是什么?

《开发 Kaggle 笔记本》旨在将您引入广阔的数据分析世界,重点关注如何利用 Kaggle 笔记本资源帮助您在这一领域达到精通水平,并在 Kaggle 笔记本排名中脱颖而出。本书结构为探索分析世界的七个步骤,探讨了 Kaggle 笔记本中的可用功能,以及各种数据分析技术和不同类型的数据集。

您将学到什么

  • 通过笔记本方式处理新数据集或竞赛以进行数据分析并引人注目
  • 开始探索新的数据源,从数据摄取工具到处理摄取数据中的各种问题
  • 使用可重用组件构建代码结构
  • 深入分析各种类型的大小数据集
  • 通过分析内容使自己从众多参与者中脱颖而出
  • 改进笔记本风格:配色方案、内容组织、视觉效果和主题
  • 运用讲故事技巧吸引观众,提高演示清晰度,增强影响力

这本书适合谁?

本书适合对数据科学和机器学习有浓厚兴趣,希望使用 Kaggle 笔记本提升技能并在 Kaggle 笔记本排名中晋升的广大读者。 Kaggle 新手,无论背景如何,都能从中受益 经验丰富的贡献者,希望提升数据摄取、准备、探索和可视化等各种技能 专家级贡献者,希望向大师学习以晋升至 Kaggle 高级排名 已经使用 Kaggle 进行学习和竞赛的专业人士

每章的笔记本

下表列出了与每章相关的笔记本链接。第一列为章节编号。第二列为书籍仓库中资源(笔记本或实用程序脚本)的链接。第三列为 Kaggle 上资源的链接。通过点击 Kaggle 上笔记本的链接,您可以直接复刻笔记本并在平台上开始使用。

章节号章节标题笔记本/实用程序脚本 (GitHub)在 Kaggle 上打开
3开始我们的旅程 – 在泰坦尼克号灾难中生存泰坦尼克号 - 数据世界环游之旅的开始Kaggle
4休息一下,在伦敦喝杯啤酒或咖啡伦敦的咖啡或啤酒 - 你的选择!Kaggle
英格兰所有酒吧 - 数据探索Kaggle
地理空间工具Kaggle
绘图样式工具Kaggle
星巴克全球分布 - 数据探索Kaggle
5回到工作岗位,优化发展中国家的小额贷款Kiva 小额贷款 - 数据探索Kaggle
理解贫困以优化小额贷款Kaggle
6你能预测蜜蜂亚种吗?数据质量统计Kaggle
蜜蜂亚种分类Kaggle
Plotly 工具Kaggle
7文本分析是你所需要的全部Jigsaw 评论文本探索Kaggle
Jigsaw 简单基线Kaggle
8分析声学信号以预测下一次模拟地震LANL 地震数据探索和基线Kaggle
9你能找出哪部电影是深度伪造的吗?深度伪造探索性数据分析Kaggle
人脸检测 MTCNNKaggle
人脸对象检测Kaggle
视频工具Kaggle
10用 Kaggle 模型释放生成式 AI 的力量使用 Llama 2、Langchain 和 ChromaDB 的 RAGKaggle
使用 Llama 2 和 Langchain 的简单顺序链Kaggle
使用Llama.cpp测试量化后的Llama 2Kaggle
测试LlaMa v2的数学能力Kaggle
使用llama.cpp测试量化后的Llama 2(在CPU上)Kaggle
使用Code Llama生成Python代码(13b)Kaggle
11结束我们的旅程:如何保持相关性和领先地位伦敦咖啡还是啤酒 - 由你选择(改进版)!Kaggle
Kaggle用户的活跃程度如何?Kaggle

在Discord服务器上了解更多信息 <img alt="Coding" height="25" width="32" src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/0888c1f4-4c98-42f2-851c-f933dcf0cc3d.gif">

您可以在Discord服务器上更深入地参与,获取最新更新并与社区进行讨论,请访问Discord

下载免费PDF <img alt="Coding" height="25" width="40" src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/231fdcd0-6fea-4442-8f7e-85a173b3d2d6.gif">

如果您已经购买了本书的印刷版或Kindle版,您可以免费获得一个无DRM限制的PDF版本。只需点击链接即可领取您的免费PDF。 免费电子书 <img alt="Coding" height="15" width="35" src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/1bf822d1-5f00-4887-befe-bdbd252b2c6b.gif">

我们还提供了一个包含本书中使用的截图/图表彩色图像的PDF文件,请访问GraphicBundle <img alt="Coding" height="15" width="35" src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/1bf822d1-5f00-4887-befe-bdbd252b2c6b.gif">

了解作者

_Dr. Gabriel Preda_是Endava(一家主要的软件服务公司)的首席数据科学家。他曾在金融服务、银行、投资组合管理、电信和医疗保健等多个行业的项目中工作,为各种业务问题开发机器学习解决方案,包括风险预测、客户流失分析、异常检测、任务推荐和文档信息提取。此外,他在竞争性机器学习领域非常活跃,目前拥有三次Kaggle大师称号,并以其Kaggle笔记本而闻名。

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