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      "content": "## Files\n*   **train.csv** - the training set\n*   **test.csv** - the test set\n*   **sample_submission.csv** - a sample submission file in the correct format\n\n## Attribute Information\n\nInput features in order:\n- 1 **CRIM:** per capita crime rate by town\n- 2  **ZN:** proportion of residential land zoned for lots over 25,000 sq.ft.\n- 3  **INDUS:** proportion of non-retail business acres per town\n- 4 **CHAS:** Charles River dummy variable (1 if tract bounds river; 0 otherwise)\n- 5 **NOX:**nitric oxides concentration (parts per 10 million) [parts/10M]\n- 6 **RM:** average number of rooms per dwelling\n- 7 **AGE:** proportion of owner-occupied units built prior to 1940\n- 8 **DIS:** weighted distances to five Boston employment centres\n- 9 **RAD:** index of accessibility to radial highways\n- 10 **TAX:** full-value property-tax rate per $10,000 [$/10k]\n- 11 **PTRATIO:** pupil-teacher ratio by town\n- 12 **B:** The result of the equation B=1000(Bk - 0.63)^2 where Bk is the proportion of blacks by town\n- 13 **LSTAT:** % lower status of the population\n\nOutput variable:\n-1 **MEDV:** Median value of owner-occupied homes in $1000's [k$]\n\nSource\nStatLib - Carnegie Mellon University\n\n\nYour task is to estimate the price of a house using the variables mentioned above.",
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      "content": "Van a tener acceso a un dataset que contiene información sobre casas en Boston. Su misión es lograr aprovechar al máximo la información que se les da sobre las casas para entrenar un modelo que pueda predecir el precio de una casa dadas unas características específicas (Ver la sección Data).",
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      "content": "Para calcular el puntaje de sus predicciones vamos a usar el MSE [Error cuadrático medio](https://es.wikipedia.org/wiki/Error_cuadrático_medio)\n\n$$\\frac{1}{n} \\sum_{i=1}^n (Y_i - \\hat{Y}_i)^2$$\n\nLes recomendamos que si apenas están empezando no se centren demasiado en esto, lo más importante es que logren hacer una submission y entiendan el paso a paso de todo el proceso.\n\n\n## Submission File\nPara cada ID en el conjunto de testeo, deben predecir un precio para la variable **MEDV** y debe seguir el siguiente formato:\n\n```\n    ID, MEDV\n    1, 25\n    2, 79.5\n    3, 15.2\n    4, 12.6\n```",
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      "content": "Reglas:\n\n- Esta es una competición de prueba. Anímense a intentar muchas cosas y familiarícense con la plataforma!\n- Tienen un máximo de 100 submits al día, Esto para que sientan la libertad de hacer todos los cambios que vean necesarios y nno se sientan limitados. (Para la mayoría de competencias los intentos máximos diarios son 5)\n- Siéntanse libres de hacer todas las preguntas que necesiten, la idea es que si no entienden algo, necesitan ayuda con algo, o no saben por dónde empezar, puedan preguntarle a alguien con más experiencia para que les púeda aclarar sus dudas.",
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      "content": "Bienvenidos a la primera competencia de kaggle de Computer Society UR!. La idea es que esta sea la primera de muchas competencias que nos ayuden a prepararnos para poder enfrentarnos a competencias reales de kaggle y apuntar a algún premio. \n\nNuestro objetivo es que puedan familiarizarse con el ambiente de kaggle y empiecen a aprender las técnicas, herramientas y habilidades necesarias para poder resolver los tipos de retos que se suelen poner en las competencias.\n\n**Objetivo de la competencia:** Predecir el precio de casa en Boston",
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