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kaggle-solutions

Kaggle竞赛解决方案及创意全面收录

kaggle-solutions项目收录了众多Kaggle竞赛顶级选手的解决方案和创意。项目在每次竞赛结束后更新,提供历届竞赛解决方案和想法的搜索功能。用户可通过fork仓库访问学习,并用Markdown记录笔记。项目推荐关注竞赛描述、评估标准和数据等关键信息,欢迎贡献未收录的解决方案。

AI-Competition-Collections - 全面的AI竞赛经验和技巧开源资源集
AI比赛经验Github开源项目数据竞赛机器学习自然语言处理计算机视觉
这是一个综合性AI竞赛资源库,囊括计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域的比赛经验和技巧。项目汇总了顶级赛事的解决方案,同时提供竞赛平台和相关公众号信息。对AI开发者和竞赛参与者而言,此资源库提供了丰富的学习和参考材料。
ML-ProjectKart - 机器学习和人工智能的优质开源项目集合
GithubML-ProjectKart开源项目机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉
这个平台展示了多种机器学习、深度学习、计算机视觉和自然语言处理项目,帮助不同水平的用户熟练掌握ML/AI算法。技术从业人员可以通过遵循贡献指南参与项目贡献,获取实践经验并提升技能,推动开源社区的持续发展。
Data-science - 数据科学项目的综合资源库和实践指南
GitHubGithubMLOpsPython开源项目数据科学机器学习
Data-science项目汇集了丰富的数据科学资源,涵盖MLOps、数据管理、测试和生产力工具等领域。通过文章、代码和视频教程,该项目全面展示了数据科学工作流程,从项目管理到部署。它为数据科学家和机器学习工程师提供了提高效率、构建可靠项目的实用指南。
kaggle_pipeline_tps_aug_22 - 开源Python框架简化Kaggle表格数据竞赛流程
GithubKaggle开源项目数据处理机器学习模型训练特征工程
这是一个面向Kaggle表格数据竞赛的开源Python框架。它集成了数据处理、可视化、特征工程、模型训练等功能的API。虽然最初为Kaggle TPS August 2022设计,但经简单调整可适用于其他表格数据竞赛。该框架涵盖了从数据预处理到提交预测结果的完整机器学习流程,为Kaggle参赛者提供了实用的工具支持。
awesome-project-ideas - 精选深度学习与机器学习项目创意
Deep LearningGithubMachine LearningNLP图像处理开源项目推荐系统
提供30多个深度学习和机器学习项目创意,从入门到研究级别,适用于学术界和工业界。涵盖黑客松创意、文本处理、时间序列预测、推荐系统、图像和视频处理、音乐和音频处理等多个领域,帮助开发者和研究人员实践最新技术。
Data-Science-Interview-Questions-Answers - 数据科学面试问题与答案精选
Data-Science-Interview-Questions-AnswersGitHubGithub开源项目数据科学机器学习深度学习
提供全面的数据科学面试问题与答案,涵盖机器学习、深度学习、统计学、概率、Python和简历相关问题。定期更新,帮助求职者准备面试,分享行业专家经验。
competitive-programming - 完整算法竞赛编程学习资源与指南
Github开源项目数据结构竞争性编程算法编程比赛问题解决
该项目是一个全面的算法竞赛编程学习资源库,涵盖主流编程平台、知名竞赛信息、推荐书籍以及按主题分类的学习材料。内容包括核心数据结构、搜索排序算法和数学知识总结。适合不同水平的程序员提升竞赛编程技能,是一个系统学习的宝贵指南。
SharedSolutions - 多样化编程挑战解决方案的开源分享社区
DiscordGitHubGithub开源项目编码挑战解决方案
SharedSolutions是一个汇集多样编程挑战解决方案的开源平台。项目内容涵盖从基础工具到复杂应用的广泛任务,包括文本处理工具、数据库服务器和聊天机器人等。通过代码分享和社区互动,该平台为开发者创造了丰富的学习和交流环境。
Developing-Kaggle-Notebooks - Kaggle Notebooks数据分析实战指南
GithubKaggleNotebooks开源项目数据分析机器学习编程
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。
awesome-datascience - 一个综合的数据科学学习和应用平台
Data ScienceGithubPythonR语言开源项目数据分析机器学习
此开源项目提供了一个综合的数据科学学习和应用平台,适合初学者和专业人士。包括算法、课程、教程及工具等内容,旨在帮助用户通过数据科学技术解决现实问题。
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