kaggle之路（1）

使用kaggle数据需要先注册账号。注册成功后可以下载数据，提交结果，可fork他人的notebook和kernel，并在线运行。若要自己create notebook或kernel，需要根据提示完善资料，并upvote（给他人的notebook点个赞）。完善资料中的add location和bio需要注意。add location大概是由于链接到的location数据库在*被墙，必须爬过高墙后才能填写，不会fq的推荐用green v*n，真正免费一键v*n。bio填写在电脑网页上没找到，后用手机上浏览器打开手机版网页才找到。

1. 学习使用kaggle-->kernel/notebook，在线运行，提交数据。fork 《TatanicLearningQI》，得分排名27%，此kernel的特点是特征处理的很细致，用随机森林方法既能得到好结果。

2. 安装XGboost，并在titanic上测试，参照

《在Windows10 64位 Anaconda4 Python3.5下安装XGBoost》

<Installing XGBoost For Anaconda on Windows>

悲剧，MinGW在线安装失败，下载无响应

3. 

练习IMBD预测项目《Bag of Words Meets Bags of Popcorn》，对自然语言处理方法和工具不熟，只是跑了下书上的代码，其中NLTK中的stopwords可能是没有下载的原因，总是报错，屏蔽了stopwords过滤就好了。