如何用kaggle的算力

㈠ 如何搭建用于kaggle的高性能计算系统

每台计算机的内存至少8个G，安装虚拟机，安装Linux系统（我采用的是centos6.6 xx86_64系列的），全部最小化安装，每台安装5个虚拟机，做好了一个，剩下的全部克隆然后就自己配集群吧。虚拟化技术以后会在运维工作中运用的很广的。

㈡ 如何重复kaggle的solution

方法一：选择图层，按Ctrl+C复制，按Ctrl+V粘贴。如果想要重复多次复制，按Ctrl+D再制。
方法二：鼠标左键拖离开图层，然后点击右键完成复制。在拖离过程中按住Ctrl键不放，这样复制的图层会保持与原图层在同一水平上。如果想要重复多次复制，按Ctrl+D再制。
方法三：选择图层，按快捷键"+"，即可完成复制。如果想要重复多次复制，就多次按"+"
即可。注意复制的图层跟原图层是重叠在一起的，复制完要把图层拖出来。

㈢ 如何利用kaggle进行学习 知乎

个人觉得Kaggle是训练data mining特别好的地方，而对于机器学习的提升并不是特别大。你可以去看已经结束的比赛的winner的解决方案，大部分都是ensemble learning

㈣ 像是kaggle 之类的比赛用MATLAB完成的多么

matlab是商业软件，按kaggle的规则是不允许使用的
python中的numpy，matplotlab，以及基于此之上的，pandas，sklearn都是极其方便的利器。python中的包，只有想不到，没有做不到的。
python突出一个上手容易，功能强大，快糙猛。

㈤ 参加kaggle 大赛，台式机计算力不足，怎么办

更换更高的配置就好。
计算力不足 这个不是软件能解决的
只能升级配置
或者 改用服务器。

㈥ 如何使用Python在Kaggle竞赛中成为Top15

Kaggle比赛是一个学习数据科学和投资时间的非常的方式，我自己通过Kaggle学习到了很多数据科学的概念和思想，在我学习编程之后的几个月就开始了Kaggle比赛，最近还赢得了几个比赛。
要在Kaggle比赛中取得好成绩不仅仅是要求知道一些机器学习算法，而且要有一个准确的思维模式，好学，花大量的时间探索数据。

㈦ 如何 系统 学习 入门 kaggle

个人觉得Kaggle是训练data mining特别好的地方，而对于机器学习的提升并不是特别大。你可以去看已经结束的比赛的winner的解决方案，大部分都是ensemble learning，很少有数学上极其优美的解法。

可以从以下几个方面入手：
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
推荐这篇 Kaggle Ensembling Guide
5. 多看看之前比赛的winner解决方案

㈧ 泰坦尼克kaggle用什么方法

大多数列数值都是整型和浮点型，所以我们不能做太多的特征工程。例如，user_location_country不是国家的名字，是一个整型数值。这使构造新特征变得困难，因为我们不知道那个数值真正代表的是什么意思。