kaggle
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本篇文章記錄了利用機器學習處理手寫數字辨識任務的過程，從熟悉的樹模型開始，探討其在影像資料上的應用與侷限，進而導入更適合影像的卷積神經網路。文中介紹了資料探勘、特徵工程、模型設計，以及結果分析。最終，CNN 模型取得了超越 99% 的準確率，證實 CNN 在影像分類任務上的優越性。
本文分享在 Kaggle House Price挑戰中的實作經驗。在不進行複雜特徵工程的前提下，利用 KNN Imputer 和 Simple Imputer 自動補齊欄位的缺失值，並透過GA為四種模型尋找最佳超參數。最終透過模型融合得到成績。
解釋 Kaggle 的獎勵類型的意義: Knowledge, Kudos, Swag
