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首届江苏省大学生化学化工实验竞赛试题B向宣贯.pdf
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2022小学四年级语文综合知识竞赛试题.doc
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煤矿安全知识竞赛活动方案扫描.pdf
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从69位患者的475个系列中提取出的医疗CT切片影像,以及相对应的患者年龄、形态和比对标签信息。
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此代码从我们的团队“carl and snow”生成了 Tradeshift 文本分类的第一名解决方案 它主要包括两种模型: 使用 Xgboost 和 sklearn 的两阶段模型。 在线逻辑回归。 依赖关系 Python 2.7 pypy 2.4.0 Scikit learn-0.15.2 numpy 1.7.1 scipy 0.11.0 Xgboost 0.3 要生成解决方案: 设置所有依赖 更改 run.py 中的数据目录 更改 ./src/xgb_classifier.py 中的 xgboost 包装器路径 Python运行.py 最佳单解:xgb-part1-d18-e0.09-min6-tree120-xgb_base.csv private LB 0.0044595 最佳集成解决方案:best-solution.csv 私有 LB 0.0043324(第一名)
2022-02-12 21:17:09 508KB Python
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