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Kaggle Otto商品分类竞赛代码解析

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简介：
本篇文章详细解析了在Kaggle Otto Group产品分类竞赛中的代码和技术细节，深入探讨了模型构建、特征工程等关键步骤。适合数据科学爱好者和参赛者学习参考。 在Kaggle Otto生产分类挑战赛（排行榜）中排名第85位（共3514名参赛者）。 特征工程： - 每行所有功能的总和 - 每行所有功能的最大值与最小值之差 - 计算每行填充的特征数 - 在前20个特征上创建的操作特征，包括加、减、乘等运算（并非始终有效） - 用均值标准化转换特征：新特征=原始特征 - 列均值 模型： XGBoost 神经网络（使用Keras和H2O；最终合奏仅采用Keras模型） 随机森林 软件工具： R语言版本3.1.3 相关R包：doParallel、dplyr、xgboost、party Python 2.7版本 相关库：Keras、Numpy、Scipy

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  • Kaggle Otto商品分类竞赛代码解析
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    本篇文章详细解析了在Kaggle Otto Group产品分类竞赛中的代码和技术细节，深入探讨了模型构建、特征工程等关键步骤。适合数据科学爱好者和参赛者学习参考。 在Kaggle Otto生产分类挑战赛（排行榜）中排名第85位（共3514名参赛者）。 特征工程： - 每行所有功能的总和 - 每行所有功能的最大值与最小值之差 - 计算每行填充的特征数 - 在前20个特征上创建的操作特征，包括加、减、乘等运算（并非始终有效） - 用均值标准化转换特征：新特征=原始特征 - 列均值 模型： XGBoost 神经网络（使用Keras和H2O；最终合奏仅采用Keras模型） 随机森林 软件工具： R语言版本3.1.3 相关R包：doParallel、dplyr、xgboost、party Python 2.7版本 相关库：Keras、Numpy、Scipy
     
  • Kaggle Otto Group产品分类竞赛:kaggle_otto
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    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-Cassava-Leaf-Disease-Classification：木薯叶病分类的Kaggle竞赛代码...
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    这段简介可以这样写：“Kaggle-Cassava-Leaf-Disease-Classification”项目是一个针对木薯叶病进行分类的比赛代码，旨在通过图像识别技术帮助农民精准诊断作物疾病。 在Kaggle的木薯叶病分类竞赛中，“木薯叶病分类”项目取得了第256名的成绩（总排名为3900中的前7%），并获得了铜牌，比赛于二月份结束。最近整理代码后，我决定将其发布到GitHub上。（尽管整理代码是一项繁琐的工作）。在私有数据集中，我的模型得分为0.8987 。然而，在GitHub上发布的版本得分更高为0.9010 ，如果提交该解决方案，则可以进入银牌区域。 该项目的仓库包括训练和测试部分的完整代码。我使用了一些特定的技术来优化性能： - AMP（自动混合精度）以加快模型训练速度，考虑到Kaggle平台上的GPU时间限制以及我个人使用的较慢GPU。 - 数据增强技术Data8月被证明可以提升模型的表现；我没有采用cutmix或snapmix等方法，因为这些技巧虽然耗时较长但并未显著改善性能。 - K折交叉验证（$ k = 5 $）用于模型训练和评估的稳定性 - 模型集成：EfficientB4是我自己训练的一个版本，而Resnext则是从讨论区获得公开访问权限后使用的。 以上就是我对该项目的一些说明。
     
  • 2017年Kaggle肺癌竞赛冠军代码解析
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    本篇文章详细解析了在2017年Kaggle肺癌诊断挑战赛中获胜的算法和代码。通过深入分析其技术细节与创新点，帮助读者了解如何运用机器学习解决医学影像问题，并提供可复制的成功案例和技术指导。 对于生物信息学的学习者来说，这是一份不错的学习资料。希望大家能够努力学习并乐于分享。
     
  • Kaggle Leaf Classification: 植物幼苗分类竞赛
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    简介：Kaggle Leaf Classification竞赛是一项专注于植物识别的机器学习挑战赛，参赛者通过分析和分类不同植物叶片图像来提高对各种作物品种的理解与区分能力。 KaggleLeaf分类竞赛是关于植物幼苗分类的。参赛者需要根据不同的特征来识别和分类植物幼苗。这是一个很好的机会，可以利用机器学习技术提高对植物学的认识，并与其他数据科学家竞争。
     
  • 商品分类的HTML源码解析
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    本文章详细解析了如何通过分析HTML源码来实现对电商平台中商品分类的理解与应用，适合前端开发人员参考学习。 在IT行业中，HTML（HyperText Markup Language）是用于创建网页的标准标记语言，而类在HTML中通常指的是CSS（Cascading Style Sheets）中的类选择器，它用于定义元素的样式。在这个场景中，“类是商品分类的HTML源码”可能指的是一个展示商品分类的网页模板或页面结构，其中利用了HTML和CSS的类来组织和美化商品分类显示。 让我们了解HTML的基本结构：HTML文档通常由一系列元素组成，每个元素都有自己的开始标签（如`
    `）和结束标签（如`
    `），以及可能包含属性，例如`class`。通过使用类属性，可以为元素指定一个或多个类名，在CSS中对其进行选择并应用样式。 描述中的“适用浏览器：IE8、360、FireFox、Chrome、Safari、Opera、傲游、搜狗、世界之窗”表明此HTML源码是跨浏览器兼容的。这意味着它在多种主流浏览器上都能正常工作，包括老版本如IE8，这可能需要包含对这些旧版浏览器的支持代码。 接下来谈谈jQuery：这是一个广泛使用的JavaScript库，简化了DOM操作、事件处理、动画制作和Ajax交互等任务。对于商品分类页面而言，jQuery提供了便捷的方法来动态添加或移除元素的类（例如`.addClass()`、`.removeClass()`和`.toggleClass()`），这对于实现互动效果非常有用。 在名为“jiaoben2046”的压缩包中可能包含用于上述功能的HTML文件、CSS文件以及JavaScript文件。如果这是一个项目，那么HTML文件可能会包括商品分类结构，CSS负责样式设定，而JavaScript（可能使用jQuery）则处理交互逻辑。要深入理解和应用这些代码，你需要解压并用文本编辑器打开它们查看具体的实现方式。 构建一个功能齐全的商品分类展示页面通常需要以下组件： 1. 商品卡片：每个产品作为一个单独的卡片显示，包括图片、名称和价格等信息。 2. 分类导航栏：提供可点击的列表让用户切换不同商品类别。 3. 分页设计：当商品数量过多时，通过分页功能让用户体验更佳。 4. 动态加载（懒加载）：滚动页面自动加载新的卡片内容以提高性能。 5. 响应式布局：确保在各种设备和屏幕尺寸上都能良好显示。 总之，这个HTML源码旨在构建一个具有美观视觉效果及优良用户交互体验的商品分类展示页。为了更好地学习与应用，请务必掌握HTML、CSS以及jQuery的基础知识，并且能够阅读并修改代码。
     
  • Kaggle竞赛代码库：我参与的比赛源码分享
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    本代码库汇集了我在Kaggle竞赛中的参赛作品和源代码，旨在为机器学习爱好者提供实践参考与交流平台。 Kaggle比赛代码仓库：此仓库包含我参加的多个Kaggle比赛的相关代码。 免责声明：部分代码完全由我自己编写，而另一些则是从其他Kaggle内核中获取灵感的结果。对于后者，我会明确标注，并且已经将这些借鉴的内容合并到我的仓库里。 回购结构： 01-TextNormalization： 竞赛相关链接请在原始文档查看。 包含的文件有：xgboost_class_predictions.ipynb（修改自LiYun的代码）使用XGBoost预测单词类型。例如，基数、序数和度量等； Create_function_classes.ipynb：我自己编写的脚本，创建了几个函数用于根据正则表达式处理不同类型的单词。这些功能包括罗马数字到整数转换、日期时间解析以及电话号码识别等等。此外，该文件还展示了如何使用上述“类”来对测试集中的单词及其类型进行预测和预处理。
     
  • Kaggle：各类 Kaggle 比赛的代码汇总
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    本项目汇集了来自Kaggle平台各比赛领域的优质代码和解决方案，旨在为参赛者提供学习资源与灵感。 Kaggle 上有各种比赛的相关代码。
     
  • Kaggle房价预测竞赛代码.zip
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    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
     
  • Python-Kaggle狗分类竞赛冠军的Gluon实现
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    本项目是关于如何使用Python库Gluon参加并赢得Kaggle狗分类比赛的技术分享，提供了模型训练、优化及部署的全过程。 使用Gluon实现的Kaggle狗分类比赛第一名的方法介绍了如何利用Gluon进行狗品种分类。