Advertisement

在Kaggle平台上，销量预测项目已达到Top 1%的水平。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
这场比赛的编程环境是 Jupyter Notebook。这篇博客记录了我在编写过程中整理的代码和详细的流程步骤。遗憾的是，将 Jupyter Notebook 转换为 Markdown 格式时，呈现的效果并不理想。以下提供目录和代码片段以便参考。# coding: utf-8# # 数据分析# In[59]:# 通常情况下，这些方法一起使用效果更佳，单独使用可能会导致结果混乱。get_ipython().run_line_magic(config, ZMQInteractiveShell.ast_node_interactivity=all)get_ipython().run_line_magic(pprint, )# In[60]:# 代码

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Kaggle平台上的新生儿健康分类预测项目
    优质
    本项目基于Kaggle平台，利用机器学习技术进行新生儿健康状况分类预测，旨在通过分析医疗数据提升婴儿护理水平和早期疾病诊断能力。 心电图（CTG）是一种评估胎儿健康的简单方法，可以帮助医疗专业人员采取措施以预防胎儿和孕产妇死亡。该设备通过发送超声波脉冲并读取其响应来工作，从而显示胎儿心跳、胎动及子宫收缩等信息。 任务：创建一个模型对心宫图检查的结果（代表胎儿健康状况）进行分类。 数据探索与处理： 首先导入所需的工具包。 ```python import numpy as np import seaborn as sns import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties myfont = FontProperties(fname=rC:\Windows\Fonts\simhei.ttf, size=14) sns.set(font=myfont.get_name()) # 忽略警告信息 import warnings warnings.filterwarnings(ignore) # 导入数据集 data = pd.read_csv(rD:) ``` 注意：此处需确保路径正确，以便顺利导入心电图检查的数据。
     
  • Kaggle销量预测排行榜前1%
    优质
    本项目聚焦于分析并应用机器学习技术在Kaggle平台上的销量预测竞赛中取得佳绩的方法与模型，致力于跻身全球顶级1%行列。 这个比赛当时是在Jupyter Notebook上进行编程的，这篇博客是我之前整理的代码和流程记录。可惜的是，将Notebook转换为Markdown后的显示效果不太好。以下是目录和代码： # 数据分析 为了确保代码能够正常运行并避免显示混乱，可以使用以下命令设置Jupyter环境： ```python get_ipython().run_line_magic(config, ZMQInteractiveShell.ast_node_interactivity=all) get_ipython().run_line_magic(pprint, ) ``` 这通常需要一起配置才会生效。
     
  • Kaggle销量预测排行榜Top1%
    优质
    本项目聚焦于Kaggle竞赛中的销量预测任务，在众多参赛作品中脱颖而出，成功跻身排行榜顶尖1%，展示了卓越的数据分析与模型构建能力。 这个比赛当时是在Jupyter Notebook上进行编程的，这篇博客是我之前整理的代码和流程记录。但是很可惜，将Notebook转换为Markdown后的显示效果不太好。以下是目录和代码。 # 数据分析 ## 一般一起使用时才会有效，否则可能会出现混乱情况。 ```python get_ipython().run_line_magic(config, ZMQInteractiveShell.ast_node_interactivity=all) get_ipython().run_line_magic(pprint, ) ``` # In[60]: # cod
     
  • Python Django项目的水质检测系统平台.zip
    优质
    这是一个使用Python Django框架开发的水质检测系统平台项目。它集成了数据采集、分析及可视化功能，旨在帮助用户有效监测和管理水质信息。 Python的Django框架是一个强大的、高级的Web开发平台，它提供了丰富的功能和高效的工作流程，使得开发者能够快速构建高质量的Web应用程序。在本项目中，我们将探讨一个基于Django的水质检测系统，该系统旨在帮助环保部门或相关机构实时监测和管理水质数据。 让我们了解Django的基本概念。Django遵循MVT（Model-View-Template）架构模式，其中： 1. Model代表数据模型； 2. View负责业务逻辑和数据展示； 3. Template则是用户界面模板。 在这个水质检测系统中，每个部分都将发挥关键作用。 **Model**: 在Django中，数据模型是通过定义Python类来实现的。例如，在这个项目中我们可能会有一个`WaterQuality`模型，包含如pH值、溶解氧、温度等水质参数以及采样时间、地点等信息。此外，这些模型类还包含了与数据交互的方法，比如保存、更新和删除记录。 **View**: 视图处理用户请求并返回适当的响应。在本系统中，视图可能包括获取新数据的功能、显示历史记录的界面以及处理报警条件的操作。视图可以调用数据库查询来处理数据，并将这些信息传递给模板或直接以JSON格式返回供前端应用使用。 **Template**: Django模板语言（DTL）用于生成HTML或其他格式的输出，如水质图表和地图标记等可视化内容。这使得用户能够直观地查看并理解水质状况。 此外，Django的URL调度器允许我们将不同的URL映射到特定视图函数上，实现动态路由功能。例如，在本项目中可以设置`add_data`来添加新的检测数据或使用`view_history`来显示历史记录等具体操作的功能页面。 该项目可能包含以下文件和目录结构： - `manage.py`: Django项目的入口点，用于启动开发服务器、执行迁移及创建超级用户等功能。 - `requirements.txt`: 列出项目所需的Python库及其版本，确保在不同环境中正确安装依赖项。 - `settings.py`: 包含Django项目的配置信息如数据库设置、应用注册与中间件选择等详细设定。 - `urls.py`: 定义了整个项目的URL模式，并将它们映射到相应的视图函数中去。 - `apps`目录: 存放自定义的Django应用程序，例如用于实现水质检测系统具体功能的应用程序文件夹water_quality_app。 - `templates`目录：存放HTML模板文件，配合视图生成最终网页输出内容。 - `static`目录：存储静态资源如CSS、JavaScript和图片等供前端使用。 - `migrations`: 包含数据库模型的迁移记录，追踪数据库结构的变化。 通过这个Django项目的学习与实践过程，开发者可以掌握如何利用Python进行Web开发，并深入了解处理HTTP请求的方法。同时也能学会设计有效的数据库模型以及运用Django的强大功能来实现复杂的业务逻辑需求。除此之外，该水质检测系统还可以扩展至其他环境监测领域如空气质量或土壤质量等方面的应用场景中去，具有较高的实用性和可复用性特点。
     
  • 基于LSTM的水质预测平台.zip
    优质
    本项目开发了一款基于长短期记忆网络（LSTM）技术的水质预测平台，旨在利用历史水质数据进行精准预测，助力环保决策。 【探索人工智能的宝藏之地】 无论您是计算机相关专业的在校学生、老师还是企业界的探索者，这个项目都为不同层次的人士量身打造。不论是初入此领域的新人，还是寻求更高层次进阶的专业人士，在这里都能找到所需的知识和资源。它不仅适用于毕业设计或课程作业，也适合用于项目的初期规划演示。 【人工智能的深度探索】 人工智能是一门模拟人类智能的技术与理论学科，通过计算机实现类似人的思考、判断、决策、学习及交流能力。这不仅是技术的应用领域，更是一种前沿科学的探究方向。 【实战项目与源码分享】 我们深入探讨了深度学习的基本原理、神经网络应用、自然语言处理以及文本分类和信息检索等领域知识。同时提供了一系列涉及深度学习、机器学习、自然语言处理和计算机视觉的实际操作项目的代码资源，帮助大家从理论层面过渡到实践环节。如果您已有一定的技术基础，则可以基于提供的源码进行修改与扩展，实现更多功能。 【期待与您同行】 我们诚挚地邀请各位下载并使用这些资料，在人工智能的广阔领域里共同探索前行。同时我们也欢迎每一位参与者加入我们的交流讨论中来，一起学习、成长和进步。让我们携手在这个充满挑战又蕴含无限可能的新时代里共创辉煌！
     
  • Zshop_线上购物平台项目
    优质
    Zshop是一款便捷高效的线上购物平台项目，提供丰富多样的商品选择和优质的客户服务，致力于为用户打造轻松愉快的网购体验。 我的博客：《在线商城项目实战-汤小洋》课程的实战笔记，以及对应的SSM（Spring、Spring MVC、MyBatis）商城项目的代码资源，包括完整的数据库配置文件。由于直接在IdeaProjects工程文件夹下进行了压缩打包，因此下载后可以直接解压并在Intelij IDEA中打开使用，请记得添加相应的数据库设置。
     
  • 在MATLAB平台上构建支持向量机回归预测模型
    优质
    本研究基于MATLAB平台，探讨并实现了一种有效的支持向量机（SVM）回归预测模型，旨在优化参数设置以提升预测准确性与效率。通过详尽的数据分析和实验验证，该模型展现了在处理复杂数据集时的优越性能，为相关领域的应用提供了强有力的技术支撑。 本程序利用MATLAB平台建立支持向量机回归模型，用于基于太阳辐照度预测光伏功率。
     
  • ZYNQ平台上的帧差法运动目标检测项目
    优质
    本项目基于ZYNC平台，采用帧差法实现对视频中的移动目标进行实时检测和跟踪，适用于智能监控、安全防范等领域。 ZYNQ帧差法运动目标检测工程涉及使用ZYNQ平台进行基于帧差技术的运动目标检测项目开发。该方法通过比较连续视频帧之间的差异来识别场景中的移动物体，适用于多种监控与安全应用领域。此工程项目利用了Xilinx Zynq SoC的强大计算能力和灵活性，在嵌入式视觉系统中实现高效的目标跟踪和分析功能。
     
  • Python Django电商平台销售预测分析系统的开题报告(1)(1).docx
    优质
    本开题报告旨在探讨基于Python Django框架构建电商平台销售预测分析系统的方法与技术路径，结合数据分析和机器学习模型优化销售预测准确性。 基于大数据的电商销售预测分析系统 开题报告 本开题报告旨在探讨如何通过构建一个基于大数据的电商平台销售预测分析系统来提高电商企业的销售预测准确性和效率。该系统的建立将通过对海量数据进行深入挖掘与分析，为相关企业提供关键信息支持，从而推动其业务的发展。 一、选题依据和目标 随着大数据时代的到来，电子商务行业面临着前所未有的机遇与挑战。为了在激烈的市场竞争中占据有利位置，电商企业亟需借助先进的数据分析技术来优化销售预测流程，并提升整体运营效率及市场竞争力。因此，本研究的核心任务是开发一款能够有效利用大数据资源的电商平台销售预测系统。 二、研究现状 近年来，越来越多的研究表明，在电子商务领域应用大数据分析工具可以显著改善企业的决策质量与业务表现。通过收集并处理大量在线交易数据及其他相关信息源（如社交媒体互动），企业可以获得更加全面且精准的趋势洞察力，进而做出更为科学合理的商业规划。 三、研究内容 本项目计划涵盖以下几个关键环节： 1. 探索大数据技术在电商销售预测中的具体应用方式； 2. 构建并优化适用于电商平台的销售预测模型； 3. 设计开发一套完整的大数据驱动型销售分析平台，能够实时反馈市场动态与消费者行为变化。 四、研究方法 本课题将采取文献回顾和实证测试相结合的研究策略。一方面，我们将广泛搜集现有研究成果，并对其核心观点进行系统梳理；另一方面，则会基于真实世界的数据集展开深入探索，以验证所提出方案的有效性及可行性。 五、研究意义 通过开展此项工作，不仅有助于电商企业更好地理解和把握市场需求变化趋势，还能为行业整体发展注入新的活力。此外，在推动大数据技术在商业领域的广泛应用方面亦具有积极示范作用。 六、主要参考文献 [1] 庞琪. 探讨大数据时代下电子商务的发展[]. 管理观察, 2014 (17): 175-176. [2] 倪宁. 大数据时代下电子商务平台的探索和研究——以淘宝网为例[D]. 江苏商论, 2014(5): 13-14. [3] 胡艳辉. 浅析大数据时代电子商务发展的新特征[J]. 改革与战略, 2016 (1): 118-122. [4] 邓志龙. 基于大数据的电子商务营销模式创新[J]. 经济研究导刊, 2017(07): 63-64. [5] 武文龙. 基于电子商务的企业市场营销策略优化整合[J]. 市场研究, 2017(02): 33-34. [6] 宗可文. 以天猫“双十一”为例分析电商企业营销策略[J]. 市场周刊（理论研究）, 2017 (02):82-83+97. [7] 孙一鸣. 网络时代的消费特征及营销策略[J]. 商场现代化, 2017(04):52-53. [8] 张云飞，王志民. 电子商务信息管理系统的设计与实现[D]. 计算机科学, 2017 (03):23-25.
     
  • Kaggle上的健康保险交叉销售预测
    优质
    本项目利用机器学习模型在Kaggle平台上进行健康保险交叉销售预测，旨在通过分析客户数据来识别潜在的目标客户群。 健康保险交叉销售预测：针对车辆保险感兴趣的健康保险所有者 问题陈述： 您的客户是一家为其客户提供健康保险的保险公司，现在他们需要您帮助建立一个模型来预测过去一年的客户是否也会对公司提供的车辆保险感兴趣。 经营目标： 构建一个能够准确预测哪些健康保险持有者对购买汽车保险有兴趣的模型。这将有助于公司更好地规划其沟通策略，以接触这些潜在客户，并优化业务模式和收入来源。 数据说明： 用于分析的数据集包括以下列： - id：客户的唯一标识符 - 性别：客户的性别（男/女） - Age：客户的年龄 - Driving_License ：0 - 客户没有驾驶执照，1 - 客户已有驾驶执照 - Region_Code ：客户所在地区的唯一代码 - Previously_Insured : 1 - 客户已经有车辆保险，0 - 客户没有车辆保险 - Vehicle_Age：客户的汽车年龄（例如：< 1 年、1-2年、> 2 年） - Vehicle_Damage：是否有过事故记录 (1 表示有, 0表示无)