Я обнаружил, что Project Euler http://projecteuler.net/ невероятно полезен при изучении языков программирования. Есть ли подобный сайт для машинного обучения?
Я видел http://www.kaggle.com/ , но он не так доступен для начинающих, как Project Euler.
Я обнаружил, что Project Euler http://projecteuler.net/ невероятно полезен при изучении языков программирования. Есть ли подобный сайт для машинного обучения?
Я видел http://www.kaggle.com/ , но он не так доступен для начинающих, как Project Euler.
Ответы:
Хотя ставки выше, чем для Project Euler, как вы указали, Kaggle является отличным источником данных для использования в ваших собственных экспериментах. Многие из их конкурсов требуют, чтобы вы вошли в систему для доступа к наборам данных (для юридических соглашений и т. Д.), Но если вы на самом деле не закончите запись, я не знаю наказания.
При этом, если вы ищете наборы данных, которые являются специфическими для процедур тестирования статистики, например, в Принстоне , вы можете протестировать данные на разных сетевых архитектурах и сравнить их с простой регрессией и т. Д. В качестве эталона.
Смотрите также здесь полный список, который включает в себя все данные обработки естественного языка Google .
Таким образом, Project Euler предоставляет отличный сервис для решения специфических проблем, но в случае машинного обучения вы можете использовать существующие наборы данных с архитектурой вашего создания и сравнивать «ответы» с выводами, которые представлены в Интернете или в исследовательских работах.
UCI хорошо известен в сообществе машинного обучения своим хранилищем наборов данных. Многие журнальные статьи включают результаты их методов в некоторые наборы данных UCI, так что вы можете попробовать сами и посмотреть, как вы это делаете.
Как насчет: http://www.ml-class.org/ ? Он имеет хорошее введение и некоторые упражнения по программированию. У AFAIK Euler есть гораздо более сложные примеры, но мл-класс все еще является хорошим началом.
Как отмечалось в комментариях, этот курс имеет следующую редакцию: http://jan2012.ml-class.org/#