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Developing-Kaggle-Notebooks
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-solutions
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。
kaggle_pipeline_tps_aug_22
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。
bert-mini-finetune-question-detection
该项目基于BERT-mini开发了一个用于区分关键词查询和问题/陈述查询的模型。在Haystack框架中，该模型实现了99.7%的测试准确率，能够准确将问题路由至Reader分支，提升结果精确度并降低计算开销。模型可通过简洁的Python代码轻松集成，适用于需要高效查询分类的神经搜索系统。
roberta-fake-news-classification
此模型使用roberta-base进行微调，旨在识别虚假新闻，在特定数据集上达到100%的准确率。模型可供下载，并易于在代码中集成，通过输入新闻标题和内容来验证新闻的真实性。此外，Gradio接口提供了实时测试功能。