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Kaggle Plant Pathology竞赛

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简介：
Kaggle Plant Pathology竞赛是一项专注于植物病理学领域的数据科学挑战赛，参赛者需通过图像识别技术来诊断作物疾病，推动精准农业发展。 kaggle-Plant-Pathology竞赛是一个专注于植物病理学领域的数据科学比赛，参赛者需要利用机器学习技术来识别影响农作物健康的病害图像。这是一个很好的机会，让参与者不仅能提升自己的技能，还能为解决实际的农业问题做出贡献。

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  • Kaggle Plant Pathology竞赛
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    Kaggle Plant Pathology竞赛是一项专注于植物病理学领域的数据科学挑战赛，参赛者需通过图像识别技术来诊断作物疾病，推动精准农业发展。 kaggle-Plant-Pathology竞赛是一个专注于植物病理学领域的数据科学比赛，参赛者需要利用机器学习技术来识别影响农作物健康的病害图像。这是一个很好的机会，让参与者不仅能提升自己的技能，还能为解决实际的农业问题做出贡献。
     
  • Kaggle Titanic ML竞赛(kaggle_titanic)
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    简介：Kaggle Titanic ML竞赛是一项基于泰坦尼克号乘客数据的比赛，参赛者需构建模型预测哪些乘客可能幸存，旨在提高机器学习技能和数据处理能力。 Kaggle Titanic ML竞赛的目标是建立一个预测模型，该模型使用乘客数据来预测生存的可能性。
     
  • Kaggle竞赛：Humpback Whale Identification Challenge
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    Humpback Whale Identification Challenge是Kaggle举办的一项竞赛，参赛者需利用机器学习技术来识别和匹配海豚科数据库中的鲸尾图片，以促进对座头鲸的研究与保护。 本次竞赛的目标是通过识别图片中的鲸鱼尾巴来分类不同种类的鲸鱼，这属于一个多分类问题。提供的数据集包括9850张训练图片（涵盖4251个不同的物种）以及15610张测试图片。这是我首次参加的比赛，在比赛中我最终取得了0.45426的成绩，并且在所有参赛者中排名为第45名/共528人，属于前9%的选手。 我的比赛环境使用了以下软件版本：tensorflow-gpu: 1.4.1 和 keras-gpu: 2.0.5。以下是文件说明： - 输入部分包括notebook格式的比赛所需的输入数据。 - humpback-whale-identification-model-files 文件夹中包含了一个名为 Whale Recognition Model with score 0.78563.ipynb 的模型，该模型得分为0.78563。此文件是比赛过程中使用的重要资源之一。 - train.csv 是原始训练集的标注数据文件。 - train_aug.csv 则是在裁剪和进行数据增强处理后生成的新版本训练集标签文件，它被用于提高Keras_lb_0.38_to_0.42_cut_aug.py脚本的表现。
     
  • 房价预测 Kaggle竞赛版
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    本项目参与Kaggle房价预测竞赛，运用统计分析与机器学习模型，旨在通过波士顿房屋数据集准确预测房价，提升模型算法精度。 在Kaggle的“House Price Prediction”项目中，主要介绍了如何使用PCA（主成分分析）来进行房价预测。通过应用PCA技术，可以有效地减少数据维度并提取关键特征，从而提高模型的性能和效率。这个方法对于处理高维数据集特别有用，在这种情况下，原始特征的数量可能非常庞大且包含冗余信息。 项目中还探讨了如何选择合适的主成分数量，并展示了不同参数设置对预测结果的影响。此外，通过实际案例分析来说明PCA在房价预测中的应用效果和优势。整个过程不仅提供了理论上的解释，还有具体的实践指导和技术细节分享。
     
  • 广告实时竞价数据[Kaggle竞赛].zip
    优质
    该数据集为Kaggle竞赛专用资源，包含大量广告实时竞价相关信息，旨在帮助参赛者分析用户在线行为与广告投放效果，优化营销策略。 广告实时竞价数据广告实时竞价数据广告实时竞价数据广告实时竞价数据广告实时竞价数据广告实时竞价数据广告实时竞价数据
     
  • 房屋租赁查询次数预测竞赛[Kaggle竞赛].zip
    优质
    本Kaggle竞赛数据集用于预测房屋租赁平台上的用户查询次数，旨在通过历史搜索行为分析，帮助房产平台优化资源配置和用户体验。 房屋租赁信息查询次数预测竞赛【Kaggle竞赛】.zip包含了与房屋租赁相关信息的查询次数预测相关的数据和文件，适用于参与相关领域的数据分析或机器学习比赛。
     
  • Kaggle WestNileVirus竞赛获奖方案（2015年）
    优质
    本简介探讨了2015年Kaggle西尼罗病毒竞赛中获奖的数据科学解决方案，详细分析了模型构建、特征工程及预测策略。 在2015年4月至6月期间进行的Kaggle“西尼罗河病毒”竞赛中，我使用用户名Cardal参赛，并提交了名为WNV_Cardal.py的代码文件以生成获胜模型。 该脚本是用Python编写，在Windows 7 Professional操作系统上运行，使用的Python版本为2.7.7。为了执行此脚本，需要安装以下python库：numpy（1.8.1），scipy（0.14.0），pandas（0.14.0）和sklearn（0.15.2）。 要运行WNV_Cardal.py代码，请将该文件与SETTINGS.json配置文件复制到你的系统目录中。此目录应包含用于训练的数据集、测试数据集以及样本提交文件。 在SETTINGS.json 文件里，你需要设置以下参数：“INPUT_DIR” ：“。” ，这表示train.csv, test.csv 和 sampleSubmission.这些文件应在当前工作目录下存在。
     
  • Kaggle Otto Group产品分类竞赛:kaggle_otto
    优质
    Kaggle Otto Group产品分类竞赛（kaggle_otto）是一项挑战数据科学家通过机器学习对未知产品的类别进行预测的比赛。参赛者需利用给定的产品特征，构建模型来优化解决方案的准确率。 在Kaggle Otto Group产品分类挑战赛的私人排行榜上，我取得了第66/3514名的成绩。解决方案使用了神经网络、XGBoost、随机森林和支持向量机四种算法，以及正则化贪婪森林和线性模型等方法。然而，在构建最终集成时只采用了前四种算法。有关更多信息，请参阅相关文档或联系我获取详情。
     
  • Kaggle房价预测竞赛代码.zip
    优质
    本资料为参与Kaggle房价预测竞赛所编写的Python代码及数据处理脚本，内含特征工程、模型训练和评估等内容。 kaggle房价预测比赛代码.zip