Kaggle IEEE-CIS欺诈检测

Lending Club 信用贷款违约数据是美国网络贷款平台 LendingClub 在2007-2015年间的信用贷款情况数据，主要包括贷款状态和还款信息。附加属性包括：信用评分、地址、邮编、所在州等，累计75个属性（列），890000笔 贷款（行）。数据字典在另外一个单独的文件中。

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Kaggle 各种 Kaggle 比赛的一些代码。

Kaggle M5预测精度2020 背景 资料库包含我的团队对2020年3月2日至6月30日在Kaggle举行的（即M5）的解决方案。请查看我的！ 入门 克隆仓库： git clone https://github.com/mingjiewong/Kaggle-M5-Forecasting-Accuracy-2020.git cd Kaggle-M5-Forecasting-Accuracy-2020 从Kaggle的https://www.kaggle.com/c/m5-forecasting-accuracy/data下载原始数据，然后将其提取： mkdir {path-to-dir}/Kaggle-M5-Forecasting-Accuracy-2020/datasets cd {path-to-dir}/Kaggle-M5-Forecasting-Accuracy-2020

数据来自产品在Bosch真实生产线上制造过程中的设备记录，体现了每件产品在生产过程中的相关参数和设备运转情况，希望以此来降低次品产品的产生和下线。

这是我读《python机器学习及实践-从零开始通往kaggle竞赛之路》时自己写的代码，包括了3.2节之前的所有代码，详见https://www.xxy.ink/learn/ml/1.html，相对于书中代码略有改动，比如分类加入了混淆矩阵、修改了书中报错的部分等，保证都是可以运行的

FER 基于FER2013 Kaggle数据集的面部表情识别模型。 当前模型可实现约67％的精度。 在添加更多训练数据集以提高概括能力的过程中。 对模型体系结构进行一些调整可能会提高准确性。

Kaggle 项目实战（教程） = 文档 代码 视频

销售_预测 基于kaggle数据集的时间序列分析和预测项目。 在这个项目中，我使用了从指数平滑和ARIMA模型到Facebook的Prophet库的最新预测技术，以便预测俄罗斯公司的未来销售利润。 数据集来自Kaggle.com。 使用RMSE在模型一步预测和实际值之间分析了模型的性能。 表现最好的模型是Prophet，然后是三重指数平滑模型。 找到最佳绩效模型之后，我将其用于预测公司中各个商店的未来利润。 结果可以在sales_plots文件夹中找到； 它们采用交互式可绘制HTML文件的形式。 这些文件无法由GitHub显示，因此我在此处保留了一些文件预览的链接：