2016/11/30 wgetを使ってweb上のCSVファイルをダウンロードしているのですがテキストで見ると改行に↑が出て困っています。 テキストモードでダウンロードする記述はないでしょうか。 現在の記述はwget --http-user=**** --http-password=**** -nc Kaggleはダウンロードする前にT＆Cに同意する必要があるので、これは回避するのが簡単ではありません。 – Neil Slater 02 8月. 16 2016-08-02 10:49:54 2020/07/01 2018/12/28 2018/09/08 ファイルの読み込み 早速、CSVファイルから、PandasのDataframe型変数（以下、データフレーム）にデータをロードします。読み込むデータは、機械学習コンテスト「Kaggle」などで公開されている、タイタニック号のデータセット（titanic.csv）です。
2019/08/11
Kaggleをやる際に使えそうです。 データのアップロード GoogleColaboratoryに、ファイルを取り込む必要があります。おそらく一番簡単 なのは、dropboxにあげておいて、!wgetで取り込むのが簡単ではないでしょうか。 タグ python, deep-learning, jupyter-notebook, google-drive-sdk, google-colaboratory. このKaggleのリンクから大きな画像トレーニングデータをzip形式でダウンロードしました。 データにアクセスしたいコンテストに登録します（たとえば、 LANL-Earthquake-Predictionコンテスト ）。 kaggle.jsonとしてkaggle.json APIにアクセスするための資格情報をダウンロードしてください。 # Install kaggle packages! pip install -q kaggle ! pip install -q kaggle-cli # Colab's file ファイルの読み込み 早速、CSVファイルから、PandasのDataframe型変数（以下、データフレーム）にデータをロードします。読み込むデータは、機械学習コンテスト「Kaggle」などで公開されている、タイタニック号のデータセット（titanic.csv）です。 Kaggleはダウンロードする前にT＆Cに同意する必要があるので、これは回避するのが簡単ではありません。 – Neil Slater 02 8月. 16 2016-08-02 10:49:54
ダウンロードにはKaggleへの無料会員登録とコンペ参加規約への同意が必要ですので、まだ会員でない方は、まずはKaggleへの登録をしましょう。 メルカリから提供されているデータ形式ですが、「.7z」の形式となっています。
2019/11/11 2019/10/22 2019/04/07 大規模なデータセットをURLからAmazon S3にインポートできるかどうか誰かが知っていますか？ 基本的に、私は巨大なファイルをダウンロードして、それをWebポータルからS3に再アップロードしないようにします。ダウンロードURLをS3に提供し、ファイルシステムにダウンロードされるのを待ちたい コンペに使うデータの読み込み方. これは、ベストな方法ではないと思いますが、簡単にできます。 1. Kaggleから使いたいデータセットをダウンロードします。 2. GCPのStorageにアップロードします。 3. インスタンスのターミナルで次のコマンドを打ち込むだけ kaggleのデータファイルをwgetで並列ダウンロードする方法を調べた。スクリプトを書いたりすることなく、コマンドラインで完結するのでお手軽。 1. pupでリンクアドレスを取得する chromeのデベロッパーツール等で確認、CSSセレクタを使ってアドレスを取り出す。baseのURLはawkで付け足した。 $ curl いま人気急上昇中のデータ分析コンペKaggle。とっても気になりますよね。でもKaggle公式サイトは全部英語・・！この記事ではKaggle初心者向けに、アカウント開設から初心者がまずやっておきたいチュートリアルのタイタニックコンペへの参加方法をご紹介します。
大規模なデータセットをURLからAmazon S3にインポートできるかどうか誰かが知っていますか？ 基本的に、私は巨大なファイルをダウンロードして、それをWebポータルからS3に再アップロードしないようにします。ダウンロー
株式会社Ristのプレスリリース（2019年12月24日 11時00分）RistのKaggleチーム創設に伴い、Kaggle Grandmaster 小野寺和樹氏がアドバイザーとして就任決定 こんにちは。Rを使うので、インストールします。これは作業ログ。 〇環境 $ cat /etc/redhat-release CentOS Linux release 7.3.1611 (Core) 〇Rのinstall Centos 7でインストールをしていきます。 EPELのインストール yumでインストールするために、EPELを入れてない場合は、いれます。 $ sudo yum install epel-release入れて 2016/10/29（土）開催 【10月29日(土)データ解析講習会Part5@新大久保】 【内容】 ・最近データサイエンスのコンテストで威力を発揮しているxgboost(Extreme Gradient Boosting)を用いて、kaggleのコンテストのお題を解く例を示す。 2016/10/22（土）開催 【10月22日(土)データ解析講習会Part5@新大久保】 【内容】 ・最近データサイエンスのコンテストで威力を発揮しているxgboost(Extreme Gradient Boosting)を用いて、kaggleのコンテストのお題を解く例を示す。 ・230種類もの機械学習のモデルを統一的に扱うことができる、caretパッケージ さて、CDにデータを入れる方法ですが、普通にWindowsの機能を使ってデータを入れてはいけません。 ちゃんと「isoイメージファイル（iso画像ファイル）」という形式でデータを入れないといけないのですが、Windowsのソフトにはその機能が無いからです。 2006年2月28日 ファイルをFTPサーバーやWebサーバーからダウンロードする。レジューム機能にも対応しており，途中からダウンロードの再開ができる。また，再帰的にディレクトリを探り，複数のファイルを 本稿では Linux のコマンドで、WEB上のファイルをダウンロードする方法について解説します。Linux のコマンドでファイルをダウンロードするのに頻繁に利用されるコマンドは、wget コマンドと curl コマンドがあります。 本稿では、それぞれのコマンドについて解説
(Background image by Pixabay)最近また「データ分析をやるならRとPythonのどちらでやるべきか」という話題が出ていたようです。 言語仕様やその他の使い勝手という点では、大体この記事に書いてあることを参考にすれば良いと思います。その上で、人には当然ながら趣味嗜好がありますので、個々人 Kaggle では、企業が投稿したデータに対するデータ・サイエンスの課題を公開し、コンペティションを主催しています。 世界中の統計学者やデータ・マイナーたちは、これらの課題 ( 図 1 を参照) に対し、最適な予測モデルを開発して競い合います。 「Get a File」ならログインIDなどの新規登録は、一切不要！ 「メールアドレス」と「パスワード」を入力するだけの簡単操作で、大容量ファイルを送信できます。 大規模なデータセットをURLからAmazon S3にインポートできるかどうか誰かが知っていますか？ 基本的に、私は巨大なファイルをダウンロードして、それをWebポータルからS3に再アップロードしないようにします。ダウンロー ファイルをダウンロード！ するとkaggleコマンドが使えるようになっているので、問題ページのやつをコピペしてシェルコマンドとして実行しましょう。 %%bash kaggle competitions download -c titanic. これでノートブックと同じフォルダにファイルが置かれているはず 最後にKaggleに結果を提出するために、データをファイル出力します。 まず次のクエリで提出用の形式に変換します。 //> create table predicted_rf_submit ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY "," LINES TERMINATED BY " " STORED AS TEXTFILE as SELECT passengerid, label as survived FROM predicted_rf
2019/10/22
2015/06/29 2019/02/23 2019/09/06 kaggleにAPIが登場した kaggleにAPIがあったようです。(今しりました) kaggleAPIを使えばデータのダウンロードやいろんな情報の可視化をコマンド1つで簡単に行うことができます。 タイタニックのデータセットを例に今回は紹介をしていきたいと思います。 Kaggleですが、本サイトへ行くと一番上に書かれていますが「The Home of Data Science & Machine Learning」（データサイエンスと機械学習の家）と題されている通り、世界中の機械学習・データサイエンスに携わっている約40万人の方 2019/08/18