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Kaggle面部关键点检测 面部关键点标签是计算机视觉中一个重要且具有挑战性的问题。 在推论时，我们想将人脸图像的像素表示作为输入，并输出各种界标的位置，包括眼睛和嘴唇周围和周围的位置以及鼻尖。 准确标记这些位置的能力使众多下游应用成为可能。 其中包括面部识别，面部表情分析，检测畸形的面部征兆以进行医学诊断，生物识别和视频中的面部跟踪。 例如，可以通过测量嘴唇的形状来进行面部表情分析，其中弯曲可能代表微笑，弯曲可能代表皱眉。 该分析对于对零售商店的交易的真实客户满意度或驾驶员的汽车心情进行分类很重要。 检测面部关键点是一个非常具有挑战性的问题。 解决这些难题的计算机视觉研究已经走了很长一段路，但是仍有很多改进的机会。 面部特征因人而异，拍摄角度的多样性以及面部图像相对于其余图像的比例是三个难题，这在实践中使准确标记变得困难。 该项目的目标是开发一种机器学习模型来解决这个问题，其中包括

零售需求预测 一家英国在线零售商的在线数据集的数据探索和预测。 包含大约12/2009-12/2011期间的发票数据。 数据探索 初始数据分析考虑了每日，每周和每月的销售量，同时还考虑了数据集的VWAP（体积加权平ASP格）。 最后，考虑了基于客户ID，国家/地区和产品类型的潜在影响者。 时间序列分析 每周和每月数据都适合一系列不同的预测模型。 解释12月季节性高峰的SARIMA模型具有最佳拟合和最合乎逻辑的预测：

Kaggle_Projects：在这里，我将存储在Kaggle上完成的所有项目

如何在Titanic Kaggle挑战中获得0.8134分：泰坦尼克号Kaggle竞赛的解决方案

基于Kaggle的经典AI项目——数据集： 含有如下字段 MSZoning: String, // 房屋类型:农用,商用等 LotFrontage: String, // 距离街道的距离 LotArea: String, // 房屋的面积

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美国视频游戏销售和评价数据

数据包含Uber在美国纽约市的乘车记录，分为两段：2014年4月到9月之间，约450万项；2015年1月到6月间1430万项。另外包括10家租车公司行车级别的数据，和329家租车公司汇总级的数据。