머신 러닝을위한 프로젝트 오일러 유사 제품이 있습니까?


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Project Euler http://projecteuler.net/ 이 프로그래밍 언어 학습에 매우 유용한 것으로 나타났습니다 . 머신 러닝과 유사한 사이트가 있습니까?

나는 보았는가 http://www.kaggle.com/을 하지만, 프로젝트 오일러와 같은 초보자에 거의 액세스 할 수 없습니다.


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+1 이것은 매우 좋은 질문이지만, 뭔가 빠졌습니까? 답은 대부분 도전적인 데이터 세트 및 공개 과정에 대한 링크와 관련이 있습니다. 반면에 ProjectEuler는 여러 수준의 어려운 질문으로 구성되어 있으며 문제를 해결하는 동안 기술을 향상시킵니다. 문제를 해결 한 후에 다른 사람의 솔루션을 볼 수 있습니다. 그것은 내가 생각 하는 pythonchallenge.com 과 유사합니다 . 이런걸 물어 보니? 설명이 매우 좋을 것입니다.
petrichor February

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Kaggle을 제외하고 TunedIt도 있습니다 .

답변:


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지적한 바와 같이 프로젝트 오일러에 대한 지분은 높지만 캐글은 자신의 실험에 사용하기위한 훌륭한 데이터 소스입니다. 컨테스트의 대부분은 데이터 세트에 액세스하기 위해 로그인해야합니다 (법적 계약 등). 실제로 참가를 마치지 않으면 내가 아는 벌칙이 없습니다.

즉, Princeton 과 같은 통계 절차 테스트와 관련된 데이터 세트를 찾으면 다른 네트워크 아키텍처에서 데이터를 테스트하고 벤치 마크로 일반 회귀 등과 비교할 수 있습니다.

모든 Google 자연 언어 처리 데이터 가 포함 된 전체 목록 은 여기 를 참조하십시오 .

따라서 Project Euler는 특정 문제에 대해 훌륭한 서비스를 제공하지만 머신 러닝의 경우 기존 아키텍처를 생성 아키텍처와 함께 사용하고 "대답"을 온라인 또는 연구 논문에 제시된 결론과 비교할 수 있습니다.


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UCI 는 머신 셋 커뮤니티에서 데이터 세트 인 경우 리포지토리로 잘 알려져 있습니다. 많은 저널 기사에는 일부 UCI 데이터 세트에 대한 기술 결과가 포함되어 있으므로 직접 시도해보고 어떻게하는지 확인할 수 있습니다.


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어떻 습니까 : http://www.ml-class.org/ ? 좋은 소개와 몇 가지 프로그래밍 연습이 있습니다. AFAIK Euler는 훨씬 더 정교한 예제를 가지고 있지만 ml-class는 여전히 좋은 시작입니다.

의견에서 지적 했듯이이 과정은 다음 판입니다 : http://jan2012.ml-class.org/#


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흥미로운 답변. 나는 방금 과정을 마쳤고 그것은 훌륭했습니다. 그들은 jan2012.ml-class.org 에서 다시 시작합니다 ...
B Seven

나는이 과정에서 많은 사람들이 여기 온다고 생각했다. 나는 지난번에 할 시간이 없었으므로 지금 시도해 볼 것입니다 :)
jb.

나는 그것을 강력히 추천합니다. 시간과 노력의 가치가 있습니다.
B 세븐
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