《Python机器学习及实践从零开始通往Kaggle竞赛之路》，代码（基于pycharm的py3实现）、数据集
2021-05-17 14:04:19
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泰坦尼克号kaggke比赛的分类问题。
使用个人功能使用一个行代码进行分析。
有结论的详细分析。
在kaggle上排名前10％。
建立了一个可以预测年龄特征缺失值的模型。
2021-05-01 18:40:09
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场景分类：Kaggle竞赛使用深度学习模型在10个不同场景之间进行分类
2021-03-08 20:21:19
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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
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修改后，输入图像可以是任何大小要求jpg格式，如果不是要修改resize文件，需要基于keras（这个很好装的），图像放入指定文件，然后运行就可以了，输出在test里面，输出图像改为输出血管结果图像，且只能应用于测试，亲测对一般眼底图像数据库分割效果都很好。有问题或不能运行戳我。
2019-12-21 19:50:50
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