通过在一台高速CNC机床上安装测力计、三个轴向上的振动传感器、声音传感器，设置工艺参数为：主轴转速10400 RPM, 进给率为1555 mm/min, 横向切深为0.125mm, 纵向切深为 0.2mm.采样率为50KHz进行实验。经由数采板卡，采集包含：X轴切削力、Y轴切削力、Z轴切削力、X轴振动、Y轴振动、Z轴振动、声音信号RMS、声音信号这8个数据项。每次切削循环后的刀具磨损量也以10^-3mm为单位进行记录。分析者将利用这些数据预测6mm球鼻碳化钨钢刀的剩余寿命。
2021-04-07 20:05:35
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2021-04-06 16:07:35
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比赛概述
影响房价的因素有很多，在本题的数据集中有79个变量几乎描述了爱荷华州艾姆斯（爱荷华州艾姆斯）住宅的方方面面，要求预测最终的房价。
技术栈
特征工程（创意要素工程）
回归模型（高级回归技术，例如随机森林和
梯度增强）
最终目标
预测出每间房屋的价格，对于测试集中的每一个Id，指定SalePrice变量相应的值。
学无止尽
2021-04-06 11:35:13
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该数据集包括训练集train.csv，训练集结果train_label.csv，预测集test.csv，以及结果的保存样式submission.csv。
2021-04-01 19:12:09
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Kaggle房价预测数据集, 回归模型的经典入门问题.
获取数据后，建议详细了解每一个变量的情况, 做各种数据清洗和特征预处理。
2021-03-26 18:24:20
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训练数据集包含大约145k时间序列。从2015年7月1日至2016年12月31日，每个时间序列都代表着一篇不同的Wikipedia文章的大量每日视图。培训阶段的排行榜基于2017年1月1日至3月的流量2017年1月1日。
第二阶段将使用直到2017年9月1日的培训数据。竞赛的最终排名将基于数据集中每篇文章在2017年9月13日至2017年11月13日之间的每日观看次数预测。您将在9月12日之前提交这些日期的预测。
对于每个时间序列，都会为您提供文章名称以及该时间序列所代表的流量类型（所有，移动，台式机，蜘蛛网）。您可以使用此元数据和任何其他公共可用数据进行预测。不幸的是，该数据集的数据源无法区分零流量值和缺失值。缺少值可能意味着流量为零或当天没有可用数据。
为了减小提交文件的大小，已为每个页面和日期组合指定了较短的ID。页面名称和提交ID之间的映射在密钥文件中给出。
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Web Traffic Time Series Forecasting_datasets.txt
2021-03-23 15:10:46
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