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定期合并 - Dev

README.md

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 # Kaggle
 ![](static/images/logos/kaggle-logo-gray-bigger.jpeg) 
 
+* [ApacheCN 开源组织](https://github.com/apachecn/organization): https://github.com/apachecn/organization
+
 > **欢迎任何人参与和完善：一个人可以走的很快，但是一群人却可以走的更远**
 * <strong>ApacheCN - Kaggle组队群【686932392】<a target="_blank" href="//shang.qq.com/wpa/qunwpa?idkey=716b584bbd7cdf64e961b499c7fb5891faf1f6c92dad026e3c596a57c834f1ec"><img title="ApacheCN - Kaggle组队群【686932392】" src="http://www.apachecn.org/wp-content/uploads/2017/10/ApacheCN-group.png" alt="ApacheCN - Kaggle组队群【686932392】" /></a></strong></li>
 * [Kaggle](https://www.kaggle.com) 是一个流行的数据科学竞赛平台。
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 ## [竞赛](https://www.kaggle.com/competitions)
 
+* 【推荐】特征工程全过程: https://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5448385.html
+
+> train loss 与 test loss 结果分析
+
+* train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习;
+* train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合;
+* train loss 趋于不变，test loss不断下降，说明数据集100%有问题;
+* train loss 趋于不变，test loss趋于不变，说明学习遇到瓶颈，需要减小学习率或批量数目;
+* train loss 不断上升，test loss不断上升，说明网络结构设计不当，训练超参数设置不当，数据集经过清洗等问题。
+
 ```
 机器学习比赛，奖金很高，业界承认分数。
 现在我们已经准备好尝试 Kaggle 竞赛了，这些竞赛分成以下几个类别。
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 * [**数字识别**](/competitions/getting-started/digit-recognizer)
 * [**泰坦尼克**](/competitions/getting-started/titanic)
 * [**房价预测**](/competitions/getting-started/house-price)
+* [**nlp-情感分析**](/competitions/getting-started/word2vec-nlp-tutorial)
 
 > [第3部分：训练场 Playground](https://www.kaggle.com/competitions?sortBy=deadline&group=all&page=1&pageSize=20&segment=playground)
 
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 * 企鹅: 529815144(片刻) 1042658081(那伊抹微笑) 190442212(瑶妹)
 * **ApacheCN - 学习机器学习群【629470233】<a target="_blank" href="//shang.qq.com/wpa/qunwpa?idkey=30e5f1123a79867570f665aa3a483ca404b1c3f77737bc01ec520ed5f078ddef"><img border="0" src="static/images/logos/ApacheCN-group.png" alt="ApacheCN - 学习机器学习群【629470233】" title="ApacheCN - 学习机器学习群【629470233】"></a>**
 * **Kaggle (数据科学竞赛平台) | [ApacheCN(apache中文网)](http://www.apachecn.org/)**
-
-## [ApacheCN 组织资源](http://www.apachecn.org/)
-
-> [kaggle: 机器学习竞赛](https://github.com/apachecn/kaggle)
-
-| 深度学习 | 机器学习  | 大数据 | 运维工具 |
-| --- | --- | --- | --- |
-| [TensorFlow R1.2 中文文档](http://cwiki.apachecn.org/pages/viewpage.action?pageId=10030122) | [机器学习实战-教学](https://github.com/apachecn/MachineLearning) | [Spark 2.2.0和2.0.2 中文文档](http://spark.apachecn.org/) | [Zeppelin 0.7.2 中文文档](http://cwiki.apachecn.org/pages/viewpage.action?pageId=10030467) |
-| [Pytorch 0.3 中文文档 ](http://pytorch.apachecn.org/cn/0.3.0/) | [Sklearn 0.19 中文文档](http://sklearn.apachecn.org/) | [Storm 1.1.0和1.0.1 中文文档](http://storm.apachecn.org/) | [Kibana 5.2 中文文档](http://cwiki.apachecn.org/pages/viewpage.action?pageId=8159377) |
-|  | [LightGBM 中文文档](http://lightgbm.apachecn.org/cn/latest) | [Kudu 1.4.0 中文文档](http://cwiki.apachecn.org/pages/viewpage.action?pageId=10813594) |  |
-|  | [XGBoost 中文文档](http://xgboost.apachecn.org/cn/latest)  | [Elasticsearch 5.4 中文文档](http://cwiki.apachecn.org/pages/viewpage.action?pageId=4260364) |
-|  |  | [Beam 中文文档](http://beam.apachecn.org/) |

src/python/getting-started/digit-recognizer/cnn_pytorch-python3.6.py

@@ -20,7 +20,7 @@ from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
 import os.path
 
 # 数据路径
-data_dir = '/media/wsw/B634091A3408DF6D/data/kaggle/datasets/getting-started/digit-recognizer/'
+data_dir = '/opt/data/kaggle/getting-started/digit-recognizer/'
 
 class CustomedDataSet(Dataset):
     def __init__(self, train=True):