kaggle

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    在一个CSV文件中读取我从Kaggle抓起KDD TRACK1数据集,并决定加载〜2.5GB 3列CSV文件到内存中,在我的16GB大内存的EC2实例: data = np.loadtxt('rec_log_train.txt') python会话吃了我所有的记忆(100%),然后被杀死。 然后我使用R(通过read.table)读取相同的文件,并使用少于5GB的RAM,在我调用垃圾回收器后崩

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    我是ML新手,正在参加一个kaggle比赛,学习一下。当我将某些特征添加到我的数据集时,精度会降低。 为什么不增加刚刚加权为零(忽略)的成本?是否因为非线性特征可能导致局部最小解决方案? 谢谢。

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    此问题涉及Kaggle/CHALEARN手势识别挑战。 您将得到一个由Kinect记录的匹配RGB和深度视频的大型训练集。我想使用Kinect SDK对这些视频进行骨架跟踪,但经过一番搜索后,我还没有找到确定是否可以完成的决定性答案。 是否可以使用Kinect SDK与以前记录的Kinect视频,如果是这样,如何?谢谢您的帮助。

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    我几乎找到了解决这些Unresolved导入的所有问题。以下是我正在尝试导入的内容: from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from numpy import genfromtxt, savetxt 在运行PyDev的Mac OS X Lion上的eclipse中,出现以下错误; Description Resource Pa