kaggle信用数据科学竞赛 2018年Kaggle家庭信用违约风险机器学习竞赛完成的作品集 比赛可以在。 所有内核都可以在Kaggle上免费运行，可以在

Track1快速入门指南 概述 入门套件包括培训示例，提交示例，设置环境指南。 在训练示例中，有： train_single_scenario.py ：在一张地图上训练的RLlib PPO示例 train_multi_scenario.py ：用于在多张地图上进行训练的RLlib PPO示例 keeplane_example.py ：简单的保持通道代理示例 randompolicy_example.py ：简单的随机策略代理示例 run_evaluation.py ：使用保存的模型评估代理性能 utils/continuous_space.py ：使用连续操作空间的自定义空间和适配器 utils/discrete_space.py ：使用离散操作空间的自定义空间和适配器 utils/saved_model.py ：加载经过训练的模型并进行推断的模块示例 utils/callback.p

competition.zip

TIanChi_Traffic_Competition 阿里天池智慧交通预测挑战赛 #@创建于2017-9 #@Author：lieying #@School:USTB #@E-mail: 复赛：Top7 /1716队 #---- 此算法为智慧交通预测挑战赛复赛程序 1、先运行sub_handle.py生成提交样本，然后运行link_top_process.py生成道路基本信息。 （@@@最重要的的是get_feat_XGBmodel.py这个文件用于提取特征，写了相应的函数，直接调用。） 2、先运行get_feat.py进行划分数据集 3、运行get_feat_2016_7.py和get_feat_2017_3.py进行提取2016年的七月和2017年的3月 4、然后运行main.py进行提取和去除噪点。然后送入XGBoost和lightgbm模型进行训练得到四个模型的结果，然后融合处理

Kaggle： 任务是将每个木薯图像分为五类，以指示-具有某种疾病或健康叶片的植物。 组织者介绍了在乌干达定期调查期间收集的21,367张带标签图像的数据集。 大多数图像都是从农民那里获取的，他们在花园里照相，并由国家作物资源研究所（NaCRRI）的专家与坎帕拉的马可雷雷大学的AI实验室合作进行批注。 似乎已经有一些。 实验性 安装此工具 如何使用此基本功能的简单方法： ! pip install https://github.com/Borda/kaggle_cassava-leaf-disease/archive/main.zip 在Colab中运行笔记本 我建议将数据集上传到您的个人gDrive，然后在笔记本电脑中连接gDrive，这样可以在重置Colab时节省重新上传数据集的时间...：] 一些结果 ResNet50的培训进度以及10个时期的培训：

第三届BCI竞赛数据集dataset Ⅱ，包括数据集说明文档和测试集的目标字符。数据集在官网下很慢，这里分享一下matlab 格式资源，需要的自取。本人主页也有官网下载方法介绍的博客，时间充足的可去官网下载~

数据科学竞争 该仓库用于记录和定期提供各大数据科学竞赛的事件消息和原始基线，思路分享以及博主的一些竞赛心得和学习资料等。主要涵盖：kaggle，阿里天池，华为云大赛校园赛，百度aistudio，和鲸社区，datafountain等 2021/3/3 （ 5/1166等级） 2021/2/19 （银牌） :2nd_place_medal: ） 2021/1/05 （冠军） （亚军） 2020/12/22 （ Rank6三等奖） （ Top4％ ） 2020/11/15 （ Top1％ ） 2020/10/15： （亚军） （初赛Rank4 ，复赛Rank7 ） （亚军） （三等奖） 2020/10 / （赛道一： Rank10 ，赛道二： Rank4方案） （三等奖）

Built the adder with 74LS175 with buzzers and lights. Once someone firstly respond, others can’t race to respond. Then, a host can use a switch to permit

...Friendship,first,Competition,second).doc

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