通过语料训练出一个神经网络模型，令其可以自动生成风格类似的诗词。第二题：kaggle上最简单的比赛是什么，给出代码。两题请详细回答

第一题回答：

生成类模型是人工智能领域中的热门话题之一。其中，生成诗词模型是一种非常有趣的尝试。可以使用循环神经网络（RNN）或变换器（Transformer）等模型训练一个生成模型，让它自动生成风格类似的诗词。

以下是使用TensorFlow 2.0和Keras实现的一个简单的生成诗词模型的代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense
from tensorflow.keras.models import Sequential

# 定义诗词生成模型
model = Sequential([
    Embedding(input_dim=num_words, output_dim=embedding_dim),
    LSTM(units=64),
    Dense(units=num_words, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam')

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=num_epochs, batch_size=batch_size)

# 使用模型生成诗词
def generate_poem(model, start_word, num_words):
    # 将起始词转换为数字编码
    start_word_id = word2id[start_word]
    # 初始化生成结果
    result = [start_word]
    # 循环生成诗词
    for i in range(num_words):
        # 将当前生成结果转换为数字编码序列
        input_seq = [word2id[word] for word in result]
        # 填充输入序列
        input_seq = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences([input_seq], maxlen=max_len-1, padding='pre')
        # 使用模型生成下一个词的概率分布
        probs = model.predict(input_seq)[0]
        # 从概率分布中采样出下一个词的编号
        next_word_id = tf.random.categorical(tf.math.log(probs), num_samples=1)[-1,0].numpy()
        # 将下一个词加入到生成结果中
        result.append(id2word[next_word_id])
    # 将生成结果拼接成字符串并返回
    return ''.join(result)

# 生成以“春”字开头，共7个字的诗词
result = generate_poem(model, '春', 7)
print(result)

此代码使用Embedding层将每个词转换为向量表示，然后使用LSTM层来学习诗词之间的依赖关系。最后使用全连接层输出每个词的概率分布。在训练过程中，使用交叉熵损失函数和Adam优化器进行优化。

第二题回答：

Kaggle是一个数据科学竞赛平台，上面有很多有趣的比赛。最简单的比赛之一是“Titanic: Machine Learning from Disaster”，它要求参赛者预测泰坦尼克号乘客是否幸存。以下是使用Python和Scikit-learn实现的一个简单的预测模型：

import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
train_data = pd.read_csv('train.csv')

# 处理数据集
train_data = train_data.drop(['PassengerId', 'Name', 'Ticket', 'Cabin'], axis=1)
train_data['Age'] = train_data['Age'].fillna(train_data['Age'].median())
train_data['Embarked'] = train_data['Embarked'].fillna('S')
train_data['Sex'] = train_data['Sex'].map({'female': 0, 'male': 1}).astype(int)
train_data['Embarked'] = train_data['Embarked'].map({'S': 0, 'C': 1, 'Q': 2}).astype(int)

# 划分训练集和验证集
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(train_data.drop(['Survived'], axis=1), train_data['Survived'], test_size=0.2, random_state=42)

# 训练决策树模型
model = DecisionTreeClassifier(max_depth=3, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

# 在验证集上评估模型
y_pred = model.predict(X_val)
accuracy = accuracy_score(y_val, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

此代码使用Pandas加载数据集，并进行数据预处理。然后使用Scikit-learn的train_test_split函数将数据集划分为训练集和验证集。最后使用决策树分类器在训练集上训练模型，并在验证集上评估模型性能。

这个比赛的评估指标是准确率（Accuracy），即预测正确的样本数占总样本数的比例。在此代码中，使用Scikit-learn的accuracy_score函数计算模型在验证集上的准确率。