kaggle艺术作品,kaggle 2021

摘要： 大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于kaggle艺术作品的问题，于是小编就整理了2个相关介绍kaggle艺术作品的解答，让我们一起看看吧。有哪些大学生值得参与的竞赛...

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于kaggle艺术作品的问题，于是小编就整理了2个相关介绍kaggle艺术作品的解答，让我们一起看看吧。

1. 有哪些大学生值得参与的竞赛？
2. 如何选择机器学习算法？

有哪些大学生值得参与的竞赛？

参加比赛可以磨练学生的意志，学会团队合作，锻炼多方面的能力。不过，校级、省级、国家的各类比赛有很多，选择含金量高、影响力大的比赛去参加，对个人和学校更有价值。

聚焦职教在各个比赛的信息中进行筛选，总结了一些适合大学生参加的比赛，可以参考下：

1.创新创业类

“互联网+”大学生创新创业大赛

“挑战杯”全国大学生创业***竞赛

“挑战杯”中国大学生课外学术科技作品竞赛

全国大学生创新创业训练***（大创）

全国大学生创业大赛（创青春）

全国大学生电子商务“创新创意及创业”挑战赛（三创）

2.英语类

CCTV“希望之星”英语风***大赛

“外研社”全国英语演讲大赛

如何选择机器学习算法？

其实大多数情况，算法的选择并没有那么重要，大多数模型都已经比较成熟，关键在于参数调优和模型优化。至于非要选择什么算法，还是要根据具体业务场景、数据量、纬度大小、数据的特征等综合场景来考虑，有时一个复杂Nb的算法未必就能得到很好的结果

我建议你真正要学习的话，可以报个班系统地学习，搭建起整个机器学习的知识体系，在这里我推荐下菜鸟窝的机器学习工程师就业课。他们会从python基础、数据分析、数学开始，都是从0基础手把手教学，老师都是BAT工业界多年实践经验的，能让你在最短时间入门机器学习，并且拥有持续读paper等的自学能力，不过培训跟相亲一样要看眼缘，你可以先听听他们的免费公开课

本文邀请qiaolin来回答，与你分享机器学习学习算法的方***~

选择机器学习算法时，需要考虑以下因素：

需要预测什么？分类，回归，还是聚类？

算法的复杂度，应用在大数据上是否可行？

算法有没有迭代（相对于batch）的版本？能否实现在线学习或streaming?

算法是否需要可解释性？

特征是否高维？如高维是否考虑用PCA或Lasso降维？

算法的准确率，是否倾向于欠拟合或过拟合？

参数模型中引入的“prior”对该数据集是否合理？

同时我们也需要考虑模型的表现，如模型训练时，神经网络的比SVM快（why?）, 而预测步骤，SVM比神经网络快(why?)。

机器学习作为人工智能领域的主要研究方向之一，是目前的一个热门领域。学习机器学习的一个重要环节是掌握机器学习算法，而机器学习算法一定要从被广泛使用的算法开始学起。

目前在机器学习领域被广泛***用的机器学习算法包括决策树、K-mean、SVM（支持向量机）、EM（最大期望算法）、PageRank、Apriori、AdaBoost、kNN（近邻）、分类回归树、朴素贝叶斯等。这些算法目前在机器学习领域被广泛***用，有大量的实际案例，对于初学者来说是首先应该掌握的算法。

算法的选择要根据实际的场景进行分析，比如***用kNN算法可以完成同层次分类、识别应用（消费人群划分），决策树可以用于递进式判断的场景（诊疗分析等）等，要想能在不同的应用场景下选择适合的算法，首先要对各种算法有一个较为全面的了解，知道每种算法的优缺点以及适用范围。

对于初学者来说，学习机器学习要清楚机器学习的目的和概念，清楚机器学习的实施步骤、掌握不同的算法、能够使用编程语言完成算法的实现过程。机器学习简单的说就是在一堆杂乱无章的数据中找到背后的规律，机器学习的步骤包括数据收集、整理，算法设计、算法实现、训练算法、验证算法和使用算法。

机器学习的算法实现可以使用Python语言，由于Python语言有丰富的库（Numpy、Matplotlib等），所以目前Python在机器学习领域有广泛的应用。我在早期使用J***a完成算法实现，后来改用Python，现在的落地项目也在使用Python语言。总的来说，使用Python做机器学习开发还是比较方便的（相对于J***a来说）。

我是从大数据研发进而开始机器学习领域研究的，目前也在做机器学习方面的落地项目，我会陆续在头条写一些关于机器学习方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获。

如果有机器学习方面的问题，也可以咨询我。

谢谢！

到此，以上就是小编对于kaggle艺术作品的问题就介绍到这了，希望介绍关于kaggle艺术作品的2点解答对大家有用。