matlab tsp问题代码Traveling Santa 2018-Prime Paths（Kaggle竞赛） 这是我为2018年旅行圣诞老人创建的代码，这是我第一次参加Kaggle比赛，我获得了210/1874的排名（排名前12％）。 这是一个高度参与的竞赛，吸引了Bill Cook和Keld Helsgaun等顶尖研究人员参加，他们最终赢得了比赛。 这个问题与带有197769个城市的TSP非常相似。 竞争图如下所示，红色节点代表第一个/最后一个节点。 （从下载city.csv文件。） 但是，有一个扭曲：提交是根据您提交的路径的欧几里得距离进行评分的，但前提是每10个步骤的长度要增加10％，除非来自主要的CityId。 我的方法是首先找到不考虑质数惩罚的最佳汉密尔顿周期，然后从该初始解中进行优化。 第1步-LKH 我使用开源代码找到了解决此问题的最佳汉密尔顿周期。 在微调其参数后，我让它运行2天，偶尔会中断。 概括地说，我的方法是： 设置相当长的初始时间以在第一次运行中使用梯度上升来计算节点惩罚（万秒） 在第一次运行中，我使用8步顺序移动进行本地搜索，并逐渐减小该数字，直到达到3步

标题“Kaggle_disaster_tweets”表明这是一个与Kaggle竞赛相关的项目，主要涉及的是对灾难相关推文的分析。Kaggle是一个知名的平台，它提供了数据科学竞赛、数据集和社区，允许数据科学家和机器学习专家进行实践并解决实际问题。 在本项目中，描述虽然简洁，但我们可以推断其内容可能包括对Twitter上有关灾害事件的推文进行收集、处理、分析和建模。这样的数据集通常用于训练文本分类模型，以识别出哪些推文与灾害或紧急情况相关，这对于灾害响应和危机管理至关重要。 标签“JupyterNotebook”意味着项目采用了Jupyter Notebook这一交互式环境进行数据分析和展示。Jupyter Notebook是数据科学领域广泛使用的工具，它支持Python、R等多语言，可以方便地混合代码、文本、图表和图像，为项目提供清晰的报告形式。 压缩包中的文件名“Kaggle_disaster_tweets-master”很可能包含了一个完整的项目结构，如数据集、预处理脚本、模型训练代码、结果可视化和可能的报告文档。"master"通常表示这是项目的主分支或最终版本。 在该项目中，可能会涉及到以下IT知识点： 1. **数据预处理**：包括清理推文文本（移除URL、特殊字符、停用词等）、标准化文本（转换为小写、词干提取）、处理缺失值以及创建有用的特征（如情感词汇、词频、n-grams）。 2. **文本挖掘**：通过自然语言处理（NLP）技术来理解推文内容，如使用词性标注、命名实体识别（NER）来识别地点、人物和组织名。 3. **机器学习模型**：可能使用了监督学习方法，如朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）、随机森林或深度学习模型（如卷积神经网络CNN或长短时记忆LSTM）来分类推文。 4. **模型评估**：应用准确率、精确率、召回率、F1分数等指标评估模型性能，并可能使用交叉验证进行模型选择和调优。 5. **特征工程**：创建新的特征，如情感得分、推文长度、提及次数、表情符号计数等，这些特征可能对模型的预测能力有显著影响。 6. **可视化**：使用matplotlib、seaborn或plotly库创建图表，如混淆矩阵、ROC曲线、特征重要性等，帮助理解模型表现和数据分布。 7. **数据集处理**：可能使用pandas库加载和操作数据，包括数据清洗、过滤、合并和切片。 8. **版本控制**：项目使用Git进行版本控制，"master"分支代表项目的主要或最终状态。 9. **Python编程**：整个项目基于Python语言，利用numpy、pandas、scikit-learn、nltk、spacy等库进行数据分析和建模。 10. **数据分析流程**：遵循数据科学的CRISP-DM（Cross Industry Standard Process for Data Mining）或KDD（Knowledge Discovery in Databases）流程，包括业务理解、数据理解、数据准备、建模、评估和部署等阶段。 通过这个项目，学习者可以深入了解如何利用现代数据科学技术处理文本数据，以及如何构建和优化分类模型以应对实际问题。同时，这也是一个实践NLP、机器学习和数据可视化技能的理想案例。

使用keras库写的MobileNet网络实现猫狗分类，使用kaggle的Dog-vs-Cat数据集_Dog-Cat-Classification-keras-

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在本项目中，"kaggle泰坦尼克号python的所有实验代码以及实验报告"是一个针对著名数据科学竞赛——Kaggle的泰坦尼克号生存预测挑战的完整学习资源。这个项目包含了使用Python编程语言进行数据分析、特征工程和机器学习模型构建的全过程。以下是基于这个主题的详细知识点讲解： 1. **Python基础**：Python是数据科学中广泛使用的编程语言，它的语法简洁，易于学习。在泰坦尼克号项目中，Python用于读取、清洗、处理和分析数据。 2. **Pandas库**：Pandas是Python的一个重要数据处理库，用于数据清洗、整理和分析。在这里，它被用来加载CSV数据，进行数据类型转换，缺失值处理，以及数据子集的筛选。 3. **NumPy**：NumPy提供了高效的多维数组操作，对于计算和统计分析非常有用。在泰坦尼克号项目中，可能用于计算统计量，如平均值、中位数等。 4. **Matplotlib和Seaborn**：这两个库用于数据可视化，帮助理解数据分布和模型结果。例如，它们可以用于绘制乘客年龄、性别、票价等特征的直方图，以及生存率与这些特征的关系图。 5. **Scikit-learn**：这是Python中的机器学习库，包含多种监督和无监督学习算法。在这个项目中，可能会用到Logistic Regression、Decision Trees、Random Forest、Support Vector Machines等算法来预测乘客的生存情况。 6. **特征工程**：这是数据分析的关键步骤，包括创建新特征（如家庭成员数量、票价等级等）、编码类别变量（如性别、船舱等级）以及处理缺失值。 7. **模型训练与评估**：使用训练集对模型进行拟合，然后使用验证集或交叉验证来评估模型性能。常见的评估指标有准确率、精确率、召回率、F1分数和AUC-ROC曲线。 8. **模型调优**：通过调整模型参数（如决策树的深度、随机森林的树的数量）来提高模型的预测能力。此外，也可能使用网格搜索、随机搜索等方法进行参数优化。 9. **Ensemble Learning**：可能采用集成学习方法，如Bagging、Boosting，将多个模型的预测结果组合起来，以提高最终预测的准确性。 10. **实验报告**：实验报告会详细记录整个分析过程，包括数据介绍、问题定义、方法选择、模型构建、结果解释和未来改进的方向。它可以帮助读者理解分析思路，评估研究的可靠性和有效性。 通过这个项目，初学者不仅可以学习到数据科学的基本流程，还能深入理解如何在实际问题中应用Python和机器学习技术。同时，这也是一个提升数据可视化、问题解决能力和项目管理技巧的好机会。

参加kaggle比赛的学习资料、个人笔记与代码。 包含五大机器学习与深度学习方向的项目比赛，着重于思路与代码实现。 项目包含： 泰坦尼克生还预测 即时反馈内核竞赛 IEEE-CIS欺诈检测 文本技能项目 视觉图像识别项目

项目介绍： 赛题名称：Linking Writing Processes to Writing Quality 背景：研究作者的写作过程和作品质量之间的关系，使用键盘日志数据来预测写作质量。 目标：预测写作的整体质量，探索写作方式对作文结果的影响。 数据处理： 数据集介绍：包含约5000份用户输入日志，涉及键盘和鼠标点击，每篇作文评分0到6分。 数据集文件：train_logs.csv、test_logs.csv、train_scores.csv、sample_submission.csv。 数据准备：涉及读取训练数据、提取特征、计算新特征、聚合操作等。 模型搭建： 使用的模型：CatBoost，一种基于对称决策树的GBDT框架，特别擅长处理类别型特征。 模型介绍：CatBoost由Yandex开发，旨在解决梯度偏差和预测偏移问题，提高算法准确性和泛化能力。 实验结果： 实验结果的展示：提供了实验结果的图表（图7），赛题最后的排名参考文末最后的部分。 ### 项目介绍 #### 1.1 赛题及背景介绍 Kaggle上的“Linking Writing Processes to Writing Quality”是一项聚焦于探究作者写作过程与其作品质量之间关系的数据挖掘竞赛。这一研究方向旨在理解作者在创作过程中的行为特征如何影响最终作品的质量。通常情况下，传统的写作评估方法主要侧重于评估作品的最终成果，而很少考虑作者在创作过程中的具体行为及其背后的心理活动。通过数据分析手段，我们可以尝试捕捉这些细微的动作，如停顿模式、时间分配等，并分析它们与写作质量的关系。 #### 1.2 项目要求 该竞赛的主要目标是预测文本作品的整体质量，并探讨不同的写作方式如何影响写作结果。通过对作者的键盘日志数据进行分析，参赛者需建立模型来预测写作质量，并进一步研究不同写作技巧和习惯是否会对最终的作品评价产生显著影响。这对于改进写作教学方法、提升学生写作技能具有重要意义。 ### 数据处理 #### 2.1 数据集介绍 本赛题提供的数据集包含了大约5000份用户的输入日志，这些日志记录了用户在键盘和鼠标上的交互行为，同时还包括了每篇作文的评分（0到6分）。数据集中包含了以下四个主要文件： - `train_logs.csv`：训练集的日志数据。 - `test_logs.csv`：测试集的日志数据。 - `train_scores.csv`：训练集中作文的得分信息。 - `sample_submission.csv`：提交格式示例。 #### 2.2 数据准备 数据准备阶段主要包括读取训练数据、特征提取、新特征计算以及数据聚合等步骤。这些步骤对于构建高质量的模型至关重要。例如，从键盘日志中提取出的特征可能包括击键频率、停顿时间、回删次数等，这些都可能是影响写作质量的关键因素。 #### 2.3 特征工程 特征工程是数据处理中极其重要的一步，它直接关系到模型的表现。在本赛题中，可以从以下几个方面入手： 1. **击键行为特征**：统计每个用户的击键频率、平均击键间隔等。 2. **停顿模式特征**：分析用户在写作过程中的停顿模式，如长时间停顿的次数或时长。 3. **编辑行为特征**：考察用户是否有频繁的回删操作，以及回删后的重写行为。 4. **上下文相关特征**：结合文本内容分析，比如词汇多样性、语法结构复杂度等。 ### 模型搭建 #### 3.1 使用模型介绍 本赛题中使用的模型为CatBoost，这是一种基于对称决策树的梯度提升框架。CatBoost由Yandex公司开发，其设计目的是为了更好地处理分类变量，并解决梯度提升中常见的梯度偏差和预测偏移问题。相较于其他梯度提升框架，CatBoost在处理类别特征时具有更高的准确性和更好的泛化能力。 #### 3.2 模型代码部分 CatBoost的实现通常需要安装相应的Python库。在模型训练阶段，可以利用CatBoost的内置函数来进行模型训练和参数调整。例如，可以通过设置不同的超参数（如学习率、树深度等）来优化模型性能。此外，还可以采用交叉验证技术来评估模型的泛化能力。 ### 实验结果 #### 4.1 实验结果的展示 根据竞赛的要求，参赛者需要提供实验结果的图表展示，以便直观地呈现模型的预测效果。这些图表通常包括模型的训练损失曲线、验证损失曲线、特征重要性分析等。通过这些图表，可以清晰地了解模型的学习过程以及哪些特征对预测结果贡献最大。 #### 4.2 赛题排名 赛题最后的成绩排名会在比赛结束后公布，这不仅是对参赛者能力的一种认可，也为其他研究人员提供了宝贵的参考价值。成绩排名反映了模型在测试集上的表现，从而间接证明了所选特征的有效性和模型的泛化能力。 ### 总结 “Linking Writing Processes to Writing Quality”竞赛不仅是一次技术挑战，更是一个探索写作过程与作品质量之间深层次联系的机会。通过细致的数据分析和建模工作，参赛者们能够揭示出写作过程中的关键行为特征，并将其转化为可量化的指标，进而预测作品的整体质量。这项研究不仅有助于提高个人的写作技能，还可能为教育领域带来革命性的变化，促进更加有效的写作教学方法的发展。

项目概况 开发环境：Jupyter Notebook（Anaconda3的应用包下） 项目描述 一、获取数据集并预处理 在网上（例如Kaggle）下载数据集，读入数据并进行数据预处理。 二、根据特征群进行可视化分析 数据总体分成三大特征群，逐一分析各特征群下，每个特征在特征群中的重要程度，在客户流失因素上的重要程度。对数据进行可视化分析，通过饼状图的对比，对各项特征指标有一个直观的清晰的 认识。 三、特征工程与类别平衡 数据预测前一系列处理，先进行特征工程处理，结合皮尔逊相关系数，把无用特征进行剔除，完善字符编码格式。再处理类别不平衡的问题（正负样本数相差较多，易导致数据倾斜或不准确）。 四、模型使用与评估 使用机器学习模型与模型评估方式，用K折交叉验证计算方式，分别对逻辑回归，随机森林，AdaBoost,XGBoost模型进行评估，得出预测模型的准确度，后续选择其中之一进行实际预测，并输出模型中的特征重要性。 五、总结分析与制定决策 总结分析，合并各客户的预测流失率与真实流失率，形成关系表。运营商可以根据分组情况的结果设定阈值并进行决策，从而确定分界点进行客户召回措施。

机器学习期末作业 数据集来源：Kaggle泰坦尼克号罹难乘客生存预测 https://www.kaggle.com/c/titanic/data 代码编辑器：Jupyter Notebook 论文排版：LaTex

kaggle游乐场系列比赛蓝莓产量的代码，团队利用lasso回归选取变量，利用随机森林对变量重要性进行排序，然后利用多元线性回归、bp神经网络（matlab）、SVR、LightGBM对其进行预测。所有代码如下。.zip