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排名42/3574--Loss 0.1676賽題描述https://tianchi.aliyun.com/competition/information.htm?spm=51...
372/4046賽題描述https://tianchi.aliyun.com/competition/information.htm?spm=5176.100067.5678...
介紹了用LR,Random Forest,KNN,SVM,神經(jīng)網(wǎng)絡來實現(xiàn)預測,并做了幾種方法的比較。 KNN 需要選擇的參數(shù): n_neighbors (即K) weight...
1. 問題描述 根據(jù)給定的80多個維度的特征信息預測房價。 2. 大體思路 數(shù)據(jù)探索通過可視化,查看房價分布,各特征和房價之間的相關(guān)性等。 數(shù)據(jù)清洗 補全數(shù)據(jù):去掉缺失過多的...
本講大綱: 1.樸素貝葉斯(Naive Bayes)2.神經(jīng)網(wǎng)絡(Neural Networks)3.支持向量機(Support vector machines)參考:htt...
泰坦尼克生存預測問題是機器學習入門的經(jīng)典案例,通過分析已知訓練集的乘客信息和生存結(jié)果,對預測集中的乘客做出預測。簡單、教程多,是個初學者練手的好項目。 1. 數(shù)據(jù)可視化 關(guān)鍵...