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  • Week1

    Exercise_1_House_Prices_Question In this exercise you'll try to build a neural network ...

  • 01 工業(yè)設(shè)備“亞健康”識(shí)別算法研究【賽題理解】

    挑戰(zhàn)地址 https://ic-frontend.landinn.cn/app/challenge-detail/33[https://ic-frontend.landinn...

  • 模型融合

    還在學(xué)習(xí)中,先參考datawhale學(xué)習(xí)內(nèi)容。 模型融合是比賽后期一個(gè)重要的環(huán)節(jié),大體來說有如下的類型方式。 簡(jiǎn)單加權(quán)融合 回歸(分類概率):算術(shù)平均融合(Arithmeti...

  • LightGBM調(diào)參

    LightGMB的參數(shù)類型 核心參數(shù) 學(xué)習(xí)控制參數(shù) IO參數(shù) 目標(biāo)函數(shù)參數(shù) 度量參數(shù)等 調(diào)參時(shí)不需要關(guān)注這么多參數(shù),只需記住常用的一些參數(shù)。 從四個(gè)方向優(yōu)化參數(shù) 1. 針對(duì)l...

  • LightGBM筆記【回歸模型】

    Lightgbm支持兩種形式的調(diào)用接口:原生形式和sklearn接口的形式。 原生形式 sklearn接口的形式 導(dǎo)入包 2.加載boston房?jī)r(jià)數(shù)據(jù) 3.切分?jǐn)?shù)據(jù)集 4.創(chuàng)...

  • 03.心電圖心跳信號(hào)多分類預(yù)測(cè)挑戰(zhàn)賽【特征工程】

    1.導(dǎo)入包并讀取數(shù)據(jù) 2.數(shù)據(jù)讀取 3.數(shù)據(jù)預(yù)處理 每個(gè)樣本的心電特征都由205個(gè)時(shí)間步的心電信號(hào)組成。 4.使用 tsfresh 進(jìn)行時(shí)間序列特征處理 4.1 特征抽取 T...

  • 02.心電圖心跳信號(hào)多分類預(yù)測(cè)挑戰(zhàn)賽【數(shù)據(jù)分析】

    1. 導(dǎo)入數(shù)據(jù)科學(xué)及可視化包 2.加載數(shù)據(jù),檢查數(shù)據(jù)頭尾 3.describe and info 4.檢查空值 5.label分布情況(概率密度,峰度,偏度,頻數(shù)) 可視化 ...

  • 01.心電圖心跳信號(hào)多分類預(yù)測(cè)挑戰(zhàn)賽【賽題理解】

    比賽地址:https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531883/introduction[https://tianch...

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    你的一事無成,不是你不努力,而是你站錯(cuò)了位

    今天共讀《躍遷:成為高手的技術(shù)》第二章:高手戰(zhàn)略:在高價(jià)值區(qū),做正確的事。 1.堅(jiān)守自己的優(yōu)勢(shì)區(qū),抵住誘惑 高手就是在高價(jià)值領(lǐng)域,持續(xù)做正確動(dòng)作的人。 如何選擇高價(jià)值區(qū),如何...

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    輕松看懂機(jī)器學(xué)習(xí)十大常用算法

    通過本篇文章可以對(duì)ML的常用算法有個(gè)常識(shí)性的認(rèn)識(shí),沒有代碼,沒有復(fù)雜的理論推導(dǎo),就是圖解一下,知道這些算法是什么,它們是怎么應(yīng)用的,例子主要是分類問題。 每個(gè)算法都看了好幾個(gè)...

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