如何用kaggle的算力

㈠ 如何搭建用於kaggle的高性能計算系統

每台計算機的內存至少8個G，安裝虛擬機，安裝Linux系統（我採用的是centos6.6 xx86_64系列的），全部最小化安裝，每台安裝5個虛擬機，做好了一個，剩下的全部克隆然後就自己配集群吧。虛擬化技術以後會在運維工作中運用的很廣的。

㈡ 如何重復kaggle的solution

方法一：選擇圖層，按Ctrl+C復制，按Ctrl+V粘貼。如果想要重復多次復制，按Ctrl+D再制。
方法二：滑鼠左鍵拖離開圖層，然後點擊右鍵完成復制。在拖離過程中按住Ctrl鍵不放，這樣復制的圖層會保持與原圖層在同一水平上。如果想要重復多次復制，按Ctrl+D再制。
方法三：選擇圖層，按快捷鍵"+"，即可完成復制。如果想要重復多次復制，就多次按"+"
即可。注意復制的圖層跟原圖層是重疊在一起的，復制完要把圖層拖出來。

㈢ 如何利用kaggle進行學習 知乎

個人覺得Kaggle是訓練data mining特別好的地方，而對於機器學習的提升並不是特別大。你可以去看已經結束的比賽的winner的解決方案，大部分都是ensemble learning

㈣ 像是kaggle 之類的比賽用MATLAB完成的多麼

matlab是商業軟體，按kaggle的規則是不允許使用的
python中的numpy，matplotlab，以及基於此之上的，pandas，sklearn都是極其方便的利器。python中的包，只有想不到，沒有做不到的。
python突出一個上手容易，功能強大，快糙猛。

㈤ 參加kaggle 大賽，台式機計算力不足，怎麼辦

更換更高的配置就好。
計算力不足 這個不是軟體能解決的
只能升級配置
或者 改用伺服器。

㈥ 如何使用Python在Kaggle競賽中成為Top15

Kaggle比賽是一個學習數據科學和投資時間的非常的方式，我自己通過Kaggle學習到了很多數據科學的概念和思想，在我學習編程之後的幾個月就開始了Kaggle比賽，最近還贏得了幾個比賽。
要在Kaggle比賽中取得好成績不僅僅是要求知道一些機器學習演算法，而且要有一個准確的思維模式，好學，花大量的時間探索數據。

㈦ 如何 系統 學習 入門 kaggle

個人覺得Kaggle是訓練data mining特別好的地方，而對於機器學習的提升並不是特別大。你可以去看已經結束的比賽的winner的解決方案，大部分都是ensemble learning，很少有數學上極其優美的解法。

可以從以下幾個方面入手：
1. Feature Engineering
- continue variable
- categorical variable
2. Classic machine learning algorithm
- LR, KNN, SVM, Random Forest, GBRT, FM, NN
3. Cross validation, model selection
- grid search, random search, hyper-opt
4. Ensemble learning
推薦這篇 Kaggle Ensembling Guide
5. 多看看之前比賽的winner解決方案

㈧ 泰坦尼克kaggle用什麼方法

大多數列數值都是整型和浮點型，所以我們不能做太多的特徵工程。例如，user_location_country不是國家的名字，是一個整型數值。這使構造新特徵變得困難，因為我們不知道那個數值真正代表的是什麼意思。