天池农业比赛代码,可借鉴deeplab。
2023-03-31 14:02:26 127KB tianchi
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天猫用户行为 tianchi_mobile_recommend_train_user.csv
2022-11-28 17:42:55 8.24MB 数据集
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tianchi_bigdata 任务: 特征(39维): user特征、item特征、user-item特征、全局比例特征 数据采样 采用移动窗口target(17、15、13、11、9)+移动窗口样本采样(1、3、7、全部) 训练数据 正样本:15000,负样本:130000 测试数据 同样采用移动窗口变换采样,取了3天、5天、9天的做实验,最优提交为9天的,测试样本大小:155万 结果划分 结果最终取置信度0.78,取470条结果(子集结果),最终f1值:11.46% 排名:25/7200,队伍名:叮当 学习模型 RF 程序架构 combine_feature_txt:混合正负样本特征 cut_data_set.py:按照移动窗口方式,分割数据集 fetch_feature.py:提取特征 fetch_negative_sample:负样本抽样 fetch_sample:提取正、负样本
2022-04-30 10:13:34 8KB Python
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FashionAI2018 服装属性标签识别 环境 caffe+keras python 2.7 numpy 1.14.2 opencv 3.4.0 cuda9.0 cudnn 7.0 文件说明: caffe部分: 使用InceptionV4举例,该网络在复赛中可以实现94.11的准确率。 训练网络使用training.sh 修改相应的路径,即Log、TOOLS、-weights后面的路径,其中,Inception-V4的pretrain-model请到下载 。 使用方法bash training.sh [solver][Class][GPU]。 solver : solver文件路径,本代码中存放于solver文件夹 class: 类别名,用来命名log日志文件,即neck,collar... GPU : GPU的型号,如0,1,2 2. caffe源码处理 ,并用文件中的src和inc
2022-04-14 22:32:38 6.49MB kaggle classification tianchi fashionai
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汽车产品数据https://tianchi.aliyun.com/?spm=5176.12281973.J_3941670930
2022-04-06 03:09:14 15KB 汽车 https 网络协议 http
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零基础入门推荐系统 - 新闻推荐 Top2 比赛地址: 解决方案 采用3种召回方式:itemcf 召回,binetwork 召回和基于 word2vec 的 i2i 召回。合并去重并删除没有召回到真实商品的用户数据后,利用特征工程+ LGB 二分类模型进行排序。 复现步骤 操作系统:ubuntu 16.04 pip install requirements.txt cd code bash test.sh
2022-03-30 18:02:09 19KB news-recommendation Python
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二手车价格
2022-01-10 19:13:23 3.85MB jupter
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天池贵州交通代码,第一赛季rank53,第二赛季rank13 题目说明:根据历史路段每小时每2分钟统计平均通行时间预测为了一小时每2分钟同行时间。 模型思路:  规则:统计历史路段对应时刻的通行时间作为未来1小时需要预测的目标  模型:寻找尽可能多的相似时刻的记录预测未来1小时的目标  复赛:将要预测的时段进行分类,针对类别分别建立模型 需要改进: 数据的选择和清洗 未利用上下游关系  3. 数据集:链接: 密码:g8ov 2018年1月8日
2021-12-29 18:20:47 40KB Python
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数据集 将下载到datasets文件夹。 所有*.csv文件都不会被推送到存储库。 成员:顾云、黄帅、耿世杰 文件夹:
2021-12-28 11:04:54 44.2MB Java
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数据集 将下载到datasets文件夹。 所有*.csv文件都不会被推送到存储库。 成员:顾云、黄帅、耿世杰 文件夹:
2021-12-28 11:02:34 44.21MB Java
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