糖尿病视网膜病变检测 Kaggle 比赛代码部分 UNM CS529。
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Repository 包含用于 Kaggle Avazu 竞赛获得第 18 名的代码。 使用的主要算法: 具有自适应梯度的逻辑回归 随机梯度提升机(MatrixNet)
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2021-12-22 15:12:25 191KB 数据挖掘分析 kaggle比赛
Kaggle 各种 Kaggle 比赛的一些代码。
2021-12-06 16:44:06 96.42MB Python
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餐厅收入预测 这是一场 Kaggle 比赛,我们的方法排名 67/2256。 项目目标 在这个项目中,我们的目标是找到一个数学模型来提高新餐厅投资的有效性,这将使 TFI 能够在其他重要业务领域进行更多投资,例如可持续性、创新和新员工培训。 本次比赛使用人口统计、房地产和商业数据,挑战您预测 100,000 个区域位置的年度餐厅销售额。 可以在找到项目介绍的更多详细信息。 杂项
2021-10-24 10:25:56 13.23MB Python
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Kaggle比赛视频实战课程,已听过,效果十分不错。很适合机器学习入门。听了就赚了
2021-10-11 13:27:39 53B 机器学习课程
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kaggle_random_acts_of_pizza Kaggle竞争。 大事记 下载数据并弄清楚如何将其导入python / numpy对象,以便可以使用SKLearn处理它。 将获得的数据分为训练和开发数据,以运行自己的实验。 建立基准并提交给Kaggle进行验证。 对于提交,您可能应该在所有数据上训练模型。 向您的讲师发送指向排行榜的链接,该链接显示您的基线得分。 截止日期:7/14 简要概述我们已经完成的工作和计划​​要做的事情。 截止日期:7/28 尝试不同的型号和参数设置。 设计新功能。 使用特征选择技术。 检查错误并进行迭代。 看看我们可以在排行榜上取得多少进展。 在ipython笔记本中综合我们的工作。 我们希望让您的笔记本公开,并尽可能地帮助入门机器学习的人们。 我们对使我们学到的概念更清晰的实验和分析感兴趣,而不是我们在排行榜上的排名(尽管良好的表现会使人们
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