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阿里天池新手赛体验分享:移动推荐算法的实践和解析(附详尽文档).zip

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简介:
本资料为阿里天池平台新手比赛的经验总结,专注于移动场景下的推荐算法应用与深度剖析,并提供详细的操作指南和解析文档。适合初学者快速入门并掌握相关技能。 【项目资源说明】 1. 该项目由团队近期开发完成,代码完整且资料齐全,包括设计文档等相关材料。 2. 已上传的项目源码经过严格测试,功能完善并稳定运行,易于复现。 3. 本项目适合计算机相关专业的高校学生、教师、科研工作者及行业从业者下载使用。可用于借鉴学习或直接作为毕业设计、课程设计、作业以及项目初期演示等用途,并且也适用于初学者进行进阶学习。如果遇到问题,请随时提问,欢迎交流探讨。 4. 对于有一定基础的用户来说,在此基础上修改代码以实现其他功能是可行的,也可以直接应用于毕业论文和课程项目中。 5. 如果您对配置或运行存在疑问,可以提供远程指导和技术支持。 欢迎大家下载并学习此项目内容,并共同进行讨论与交流。

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客服
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    本资料为阿里天池平台新手比赛的经验总结,专注于移动场景下的推荐算法应用与深度剖析,并提供详细的操作指南和解析文档。适合初学者快速入门并掌握相关技能。 【项目资源说明】 1. 该项目由团队近期开发完成,代码完整且资料齐全,包括设计文档等相关材料。 2. 已上传的项目源码经过严格测试,功能完善并稳定运行,易于复现。 3. 本项目适合计算机相关专业的高校学生、教师、科研工作者及行业从业者下载使用。可用于借鉴学习或直接作为毕业设计、课程设计、作业以及项目初期演示等用途,并且也适用于初学者进行进阶学习。如果遇到问题,请随时提问,欢迎交流探讨。 4. 对于有一定基础的用户来说,在此基础上修改代码以实现其他功能是可行的,也可以直接应用于毕业论文和课程项目中。 5. 如果您对配置或运行存在疑问,可以提供远程指导和技术支持。 欢迎大家下载并学习此项目内容,并共同进行讨论与交流。
  • ## 资料.zip
    优质
    本资料包包含阿里移动推荐算法竞赛的相关资源,包括数据集、比赛规则、技术文档和优秀参赛队伍分享的经验贴等。 【项目资源】: 涵盖前端开发、后端编程、移动应用开发、操作系统管理、人工智能技术、物联网解决方案、信息化管理工具、数据库设计与优化、硬件开发平台以及大数据分析等领域的源代码。 包括STM32微控制器系列、ESP8266无线模块、PHP服务器脚本语言框架,QT跨平台应用程序库,Linux系统编程环境,iOS移动应用软件架构,C++面向对象程序设计语言,Java企业级应用开发技术栈,Python通用目的编程语言和Web前端后端一体化解决方案等领域的代码示例。 【项目质量】: 所有提供的源码均经过全面测试验证确保其运行无误。 仅在确认各项功能正常运作的情况下才会发布上线供用户下载使用。 【适用人群】: 针对那些渴望掌握多种技术领域知识的新手或希望进一步深化专业知识的进阶学习者而设计。 非常适合用作毕业设计项目、课程作业任务、实际工程项目启动阶段的研究参考材料等场景应用需求。 【附加价值】: 这些开源代码不仅具有很高的学术研究和教育示范作用,同时也便于直接修改复刻使用。 对于有一定技术水平或对特定技术领域有深入探索兴趣的人来说,在此基础上进行二次开发并拓展更多实用功能是完全可行的。 【沟通交流】: 如果您在实际应用过程中遇到任何疑问或者需要技术支持,请随时与项目维护者联系寻求帮助解答。 我们非常欢迎各位用户积极下载和使用这些资源,并鼓励大家相互学习、分享经验,共同推动技术进步和发展。
  • 2015年-Ali2015-MobileRecommendation
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    简介:阿里2015年移动推荐算法竞赛(Ali2015-MobileRecommendation)是阿里巴巴举办的专注于移动端个性化推荐技术的比赛,旨在推动智能推荐领域的技术创新和发展。 根据《data_1/README.md》或《data_2/README.md》,下载数据文件后运行TianChi3/main_preprocess.py进行预处理,并逐步执行TianChi3/main_single_model.py以调整和训练模型。 通过上述步骤,可以得到一个F1得分为约10.4%的最佳单个GBDT模型,在第一季中的排名约为第100名。为了提高性能: - 可以修改utils.gen_feats 和 utils.gen_ic_ind_feats 的时间参数来生成更多带标签的数据,这对于处理高度不平衡数据集特别有用。 - 在utils.gen_feats和utils.gen_ic_ind_feats中添加额外的时间间隔。 - 使用交叉验证选择更优的超参数。
  • 代码Notebook共.zip
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    此压缩包包含参与阿里云天池算法竞赛中优秀的开源代码及Jupyter Notebook文件,供学习和研究使用。 【项目资源】:涵盖前端、后端开发、移动应用开发、操作系统、人工智能、物联网技术、信息化管理、数据库设计与优化、硬件开发以及大数据处理等多个领域的源代码。具体包括STM32微控制器相关项目,ESP8266无线模块应用程序,PHP脚本编程,QT图形用户界面框架,Linux系统程序,iOS平台软件,C++和Java语言应用开发,Python机器学习库使用案例,Web前端技术栈构建的网站服务端与客户端代码示例等。 【项目质量】:所有源码均经过严格的功能性测试验证,并确保可以直接运行且功能完备后再进行发布共享。这为使用者提供了可靠的入门资源和支持。 【适用人群】:无论是初学者还是希望深入学习某一特定领域的进阶者,都能从中找到适合自己的技术资料和实践案例;对于在校学生而言,则可以将其作为课程设计、毕业项目或大作业的参考材料;企业内部的技术人员也可以利用这些现成代码进行初期的产品开发与原型验证。 【附加价值】:每个项目的源码都具有较高的学习借鉴意义,同时也便于直接使用或者稍加修改后复刻。对于具有一定技术背景的研究者来说,在此基础上进一步改进和拓展功能将更加得心应手。 我们鼓励用户下载并积极尝试这些资源,并且欢迎大家相互交流心得与经验,共同推动个人及团队的技术成长与发展。
  • NL2SQL:首届中NL2SQL竞第六名经
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    本文为作者在阿里天池首届中文自然语言到SQL语句转换(NL2SQL)竞赛中获得优异成绩的心得总结和经验分享,旨在帮助对NL2SQL领域感兴趣的开发者和技术爱好者们更好地理解和实践这一技术。 排名:6 队名:爆写规则一万行 成员:(此处省略) 环境配置: - 操作系统:Ubuntu 18.04 - Python版本:3.6.5 - PyTorch版本:1.1.0 - CUDA版本:9.0 - CUDNN版本:7.1.3 所需软件包: 我们将使用BERT模型作为主干。尽管在比赛期间原始库已更新,但我们出于稳定性考虑选择使用旧版本。 所需的Python软件包如下: - fuzzywuzzy==0.17.0 - numpy==1.17.0 - torch==1.1.0 - pytorch-pretrained-bert==0.6.2 - tqdm==4.24.0 安装所需python软件包的命令: ``` pip install fuzzywuzzy numpy torch pytorch-pretrained-bert tqdm ```
  • rank4_NLP类:零基础上NLP竞_rank4参者经
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    本文章由排名第四的参赛者撰写,旨在为初次参与阿里云天池NLP文本分类比赛的选手提供实战指导和技巧建议,帮助大家迅速掌握从数据理解到模型训练的各项要点。 2020阿里云天池NLP比赛(面向零基础选手)总结:该比赛是一项针对初学者的匿名文本分类挑战赛,参赛数据是经过脱敏处理的数据集,其中文字被数字替代。因此,在比赛中使用预训练模型如Bert系列可能行不通,需要重新训练词向量工具如Word2Vec和GloVe等。 对于不太了解整个流程的新手选手来说,参加此比赛或对其复盘学习会是一个不错的选择。该环境配置包括:pytorch, sklearn, gensim, Tensorflow 2.0, xgboost, lightgbm 和 tqdm 等工具包以及 Hugging Face 的 transformers 库。 本次比赛的数据集包含14类新闻文本分类任务,分为线下训练数据、A榜和B榜测试数据。参赛者需利用有标签的线下训练数据进行监督学习,并使用相应模型完成最终的比赛任务。
  • 题目_alibaba_tianchi_book.zip
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    本书籍提供了对阿里云天池平台上的竞赛题目的详细解析和解答思路,帮助参赛者深入理解数据科学与机器学习的实际应用。适合数据科学家、学生及AI爱好者参考学习。 《阿里云天池大赛赛题解析》一书深入剖析了历年的比赛题目,并提供了大数据、人工智能等领域前沿技术的学习资源。该书由官方团队编写,旨在分享竞赛背景、解题策略及数据处理方法等信息。 本书内容丰富多样,涵盖了多个行业的真实案例和包括数据挖掘、机器学习与深度学习在内的多种领域知识。每个章节都针对特定的技术或应用场景进行讲解,并通过详细的解析步骤帮助读者深入理解题目背后的原理及其在实际应用中的意义。 对于数据科学爱好者及专业人士而言,《阿里云天池大赛赛题解析》是一本不可或缺的学习资料,它不仅介绍了最新的技术趋势和方法论,还提供了大量实战案例。书中涵盖了数据清洗、预处理策略、特征工程技巧以及各类算法模型的应用与优化等内容,并通过结合业务知识帮助读者解决实际问题。 在当今大数据时代背景下,《阿里云天池大赛赛题解析》为希望提升自身竞争力的数据科学家们提供了一套系统化的训练方法,使他们能够在激烈的竞争中脱颖而出。通过对本书的学习和实践,参赛者不仅能够更好地准备并参与比赛,还能将其应用到其他数据科学竞赛及实际工作中。 总而言之,《阿里云天池大赛赛题解析》是一本适用于所有希望在数据科学研究领域深入发展的学习者的宝贵资源。它提供了一套完整的知识体系,并通过丰富的案例与实践经验帮助读者提升专业技能,在这个快速变化的行业中保持领先地位。