Kaggle-M5-预测精度 我对M5预测准确性的Kaggle竞赛的解决方案 比赛首页 探索性数据分析 包括EDA笔记本,其中突出显示了数据发现 特征工程与建模 最重要的功能是滞后功能,由滞后,滚动窗口和对销售和价格的汇总功能的组合创建。 使用LightGBM执行建模。 超参数调整是通过3倍时间序列交叉验证完成的。 推理 最终预测(接下来28天的单位销售额)是通过递归推断进行的。 结果 我的最终提交在5500多个团队中排名前3%,并为我赢得了银牌!
2021-03-02 21:55:19 2.91MB JupyterNotebook
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A Gold-Winning Solution Review of Kaggle Humpback Whale Identification Challenge,Kaggle 座头鲸识别比赛冠军方案,12页英文文档,具有很大的参考学习价值。
2021-03-01 18:42:00 2.75MB Kaggle 冠军方案  座头鲸识别 英文文档
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kaggle 手写识别数据集
2021-02-24 09:13:04 14.86MB kaggle
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kaggle经典泰坦尼克数据集,入门机器学习
2021-02-24 09:13:03 33KB kaggle 泰坦尼克
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该资源是kaggle上由捷信集团提供的数据,我们可以通过数据来预测其客户的还款能力。 该资源是kaggle上由捷信集团提供的数据,我们可以通过数据来预测其客户的还款能力。
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: :green_square: 所有系统均可运行 该存储库包含由支持的的开源正常运行时间监控器和状态页面。 使用 ,您可以拥有自己的无限和免费的正常运行时间监控器和状态页面,完全由GitHub存储库提供支持。 我们将“用作事件报告,将“用作正常运行时间监视器,并将“用作状态页面。 网址 状态 历史 响应时间 正常运行时间 :green_square: 向上 523毫秒 :green_square: 向上 1005毫秒 :green_square: 向上 1068毫秒 :green_square: 向上 136毫秒 :green_square: 向上 1465毫秒 :green_square: 向上 270毫秒 :green_square: 向上 455毫秒 :green_square: 向上 567毫秒 :page_facing_up: 执照 技术支持: 代码::copyrigh
2021-02-23 09:04:39 1MB uptime-monitor status-page upptime
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深度学习-鸟类的细粒度分类:深度学习的简单尝试:鸟类的细粒度分类。 有关更多详细信息,请参见https://www.kaggle.comtf0614880cd3f40d9919dfecb808b004a
2021-02-18 11:05:58 604KB JupyterNotebook
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基于 Kaggle 竞赛数据,原始数据文件较大,故本数据集只选用了 train.csv 中的 5 万条样本作为模型训练集(train.csv.gzip),1 万条样本作为模型测试集(test.csv.gzip)
2021-02-17 17:06:58 37.29MB boost kaggle
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Dnn_pytorch_titanic KaggleのtitanicコンペをPytorchを使用し,DNNで予测を行いました。 公式ページ 起动方法 公式ページでtitanicコンペに参加 そこで,笔记本を作成する。 作成したNotebookに,.pyのコードをコピーし,ノートに贴り付けて実行 ノートにしっかりtantanicのデータが入っているかを确认する。
2021-02-16 12:16:29 3KB pytorch kaggle Python
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Kaggle_competetions
2021-02-11 09:06:46 432KB JupyterNotebook
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