NLP医学查询相关性判定【阿里云：天池竞赛】含V1至V3三个版本代码-ITADN社区

优质

本项目参与了阿里云天池竞赛，旨在通过自然语言处理技术提升医学查询的相关性判定。包含从V1到V3的三次迭代优化代码，持续改进模型性能以更好地服务于医疗领域需求。 V1版本：长期赛成绩：0.8258分，排名为第272,398名。方案使用了BERT预训练模型（bert-base-chinese）。训练结果如下：验证集P值：0.758，R值：76.673%，F1值：0.7595，准确率Acc: 81.7135%，耗时：0分28秒 V2版本：长期赛成绩提升至0.8534分，排名上升到第148名。方案依旧采用BERT框架但更换了预训练模型为ernie-health-chinese。训练结果如下： loss: 0.50159, 准确率accu: 0.82927 V3版本：基于V2的代码，仅更改参数中的模型名称至 ernie-3.0-xbase-zh。长期赛成绩进一步提升到0.8703分，排名再次上升为第60名。

天池竞赛【NLP】医学查询相关性判定第三名策略.zip

优质

本资料包含在天池竞赛中获得NLP医学查询相关性判定第三名的策略和模型细节，适用于自然语言处理及医疗信息检索的研究者。标题中的“天池比赛【NLP】医学搜索Query相关性判断第三名方案”指的是阿里云举办的天池大数据竞赛中自然语言处理（NLP）领域的一场比赛。参赛者需要对医学搜索查询进行相关性判断，这是一个典型的文本匹配与理解任务。在NLP领域，这样的任务有助于提升搜索引擎的用户体验，确保用户能够快速找到相关的医学信息。描述中的方案是这个比赛的第三名解决方案，意味着这是一种经过验证的有效策略或算法，在众多参赛作品中脱颖而出。通常这种方案会包含深入的数据分析、特征工程、模型选择和优化等多个环节，具有较高的学习和参考价值。该压缩包可能包括以下内容： 1. **数据集**：包括训练数据和测试数据，用于构建和评估模型。这些数据可能包含医学相关的查询及对应的标签（表示查询与提供的信息是否相关）。 2. **代码文件**：参赛者使用Python等编程语言实现其解决方案，涵盖从数据预处理、特征提取到模型训练、评估以及调优的各个步骤。 3. **README文件**：详细解释项目的结构、使用的库和工具、代码逻辑及模型性能的关键信息。 4. **模型文件**：保存了训练好的模型权重，可用于直接进行预测或后续分析。 5. **结果报告**：团队的方法论阐述、实验结果展示以及与其他方案的比较。学习这个第三名方案可以提升NLP技能，并且了解如何在实际比赛中设计和优化解决方案。这不仅对参加类似比赛的人有价值，也适用于解决相关问题的专业人士。

天池竞赛【NLP】医学查询相关性判定第三名方案.zip

优质

本资料包含在天池竞赛中获得第三名的医学查询相关性判定方案，专注于自然语言处理技术的应用，旨在提升医疗信息检索的相关性和准确性。天池比赛【NLP】医学搜索Query相关性判断第三名方案.zip

阿里云天池算法竞赛代码Notebook共享.zip

优质

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。

阿里云天池竞赛题目解析_alibaba_tianchi_book.zip

优质

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。

rank4_NLP文本分类：阿里云天池零基础上手NLP竞赛_rank4参赛者经验分享

优质

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。

阿里云天池竞赛-工业蒸汽量预测数据.zip

优质

本数据集为阿里云天池竞赛中用于工业蒸汽量预测的数据包，包含了历史蒸汽使用记录、环境参数等多维度信息，旨在通过数据分析模型来提升制造业能源使用的效率和准确性。阿里云天池比赛是一个面向数据科学与机器学习爱好者的平台，提供丰富的实践机会及挑战项目。“工业蒸汽量预测”是其中一项旨在通过数据分析技术来预测生产过程中蒸汽消耗的赛事，对于优化能源管理、提升工作效率以及减少运营成本有着重要意义。参加此类竞赛时需掌握以下核心知识： 1. 数据预处理：比赛数据往往包含大量缺失值、异常点和噪音，需要进行清洗。常用的方法包括使用均值、中位数或众数填充空缺值；运用Z-score或IQR等方法识别并处理离群值；以及采用归一化或标准化技术调整数值范围。 2. 特征工程：理解与提取有效特征对模型表现至关重要，可能涉及时间序列分析（如滑动窗口、自回归）、统计特性（如平均数、方差、相关性）和领域知识的应用等步骤。 3. 机器学习模型选择：依据问题类型挑选合适的预测算法。例如，在处理时间序列数据时可以考虑ARIMA、LSTM或Prophet；另外，也可以使用线性回归、决策树回归及随机森林等常规方法或者集成技术来提升性能。 4. 模型训练与调优：利用交叉验证（如k折）评估模型效果，并通过调整超参数优化结果。常用的方法包括网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化等。 5. 结果提交：按照比赛规则将预测输出以指定格式上传至天池平台，通常需关注精度指标如均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)或平均绝对误差(MAE)。 6. 集体智慧：在竞赛过程中与社区互动交流经验非常重要。天池平台上设有论坛和讨论区供参与者提问并分享见解以解决遇到的问题。通过参与此类赛事，不仅能提高数据处理及机器学习技能，还能了解工业生产中的实际问题，并有机会接触行业专家，为未来职业发展奠定坚实基础。不断实践和完善技术将使你在数据科学领域取得更大成就。

LoveLearning：阿里云天池竞赛源码解析——寻觅一见钟情算法

优质

LoveLearning是阿里云天池竞赛中的一个项目，专注于深入分析和解读获奖算法源代码，探索高效匹配与推荐系统的核心机制。该竞赛旨在寻找能够实现“一见钟情”般精准匹配的创新算法。 1. 本段落讨论的是阿里云天池长期赛中的一个项目——测测你的一见钟情指数。 2. 开发环境：Python版本为3.7.1；numpy版本为1.19.1；pandas版本为0.25.3（原文中提到的“熊猫”应指代的是数据处理库pandas）；matplotlib版本为3.3.0；seaborn版本为0.11.0；scikit_learn版本为0.23.2；graphviz版本为0.16。 3. 运行方法： 3.1 对于逻辑回归，代码位于src/LogisticRegression文件夹中。安装依赖项可以通过运行命令`pip install -r requirements.txt`来完成。特征选择（热力图）的运行方式是执行命令 `python data_process.py` 运行grid_search时，请使用命令 `python test.py` 3.2 对于决策树，需要在控制台中转到src/DecisionTree目录下，并执行`python main.py`。这将输出C4.5方法的相关信息。

阿里云天池数据竞赛：汽车产品的聚类分析

优质

简介：本次比赛由阿里云天池平台主办，旨在通过数据分析技术对汽车产品进行有效的聚类分析，促进汽车行业市场细分与用户定位研究。参赛者需利用提供的汽车相关数据集，开发创新的模型算法以实现精准分类。这不仅是一场技术较量，更是洞察市场需求、推动智能营销策略发展的绝佳机会。项目基于提供的汽车相关数据进行聚类分析，旨在构建汽车产品画像、分析产品定位，并完成竞品品牌的识别工作。该项目的数据集包括205条记录及26个字段的详细信息。“car_price.csv”文件中包含了关于车辆的各项指标，如尺寸（长度/宽度/高度）、重量、燃油系统类型和驱动方式等。此外，还包括了重要的市场属性数据，例如汽车名称、价格以及风险评估等级。项目的主要任务是通过聚类分析来构建产品画像，并识别Volkswagen大众品牌的竞争品牌。以下是项目的具体步骤： 1. 数据字段理解：根据提供的26个字段信息，将它们大致分为车辆自身属性和市场属性两大类别。 2. 数据描述性统计与可视化：对原始数据进行初步观察后发现，没有缺失值或重复记录的出现，“CarName”中存在一些品牌名称错误。 3. 聚类方法选择及要求确认：考虑到数值型变量和类别型变量共存的特点，决定采用二阶段聚类法。这类方法能够处理混合类型的数据集，并需要满足多项式分布与正态分布的要求。 4. 特征工程：对原始数据进行清洗并生成新的有用特征。“brand”字段用于标识车辆所属品牌；同时修正了“CarName”的拼写错误。 5. 变量相关性分析和处理： - 高度相关的数值变量（如“highwaympg”与“citympg”）合并为单个指标，即平均MPG； - “price”作为市场属性被转换成类别型数据，分为低价、中价及高价三个档次。 6. 数值型变量的因子分析：通过SPSS软件进行相关性检验和KMO评估后发现可以执行因子分析。最终确定了两个主要因素（车辆截面与马力；车辆垂面与转速）来代表原始数值数据集中的信息。 7. 二阶段聚类及结果解释： - 运用处理后的数据，通过SPSS软件实施两阶段聚类算法。 - 最终将205辆车分为两大类别，两类的规模相近且均具有较好的划分质量（良好）。 8. 汽车产品画像与定位：基于区分两个主要集群的关键变量（驱动类型、燃油系统等），可以对汽车进行更深入的产品描述和市场定位分析。

是否确定退出登录?

NLP医学查询相关性判定【阿里云：天池竞赛】含V1至V3三个版本代码

全部评论 (0)