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百度吃鸡排名预测赛第六名预测结果

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简介：
简介：本次比赛为百度平台举办的“吃鸡”游戏排名预测活动，参与者需预测最终排名，文中将公布获得第六名的预测结果，吸引玩家关注与参与。 使用PyCaret和PaddlePaddle融合模型进行预测，目前取得了第六名的成绩，适合参赛的朋友参考和使用。

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  • 百度吃鸡排名预测赛第六名预测结果
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    简介：本次比赛为百度平台举办的“吃鸡”游戏排名预测活动，参与者需预测最终排名，文中将公布获得第六名的预测结果，吸引玩家关注与参与。 使用PyCaret和PaddlePaddle融合模型进行预测，目前取得了第六名的成绩，适合参赛的朋友参考和使用。
     
  • 百度飞桨AI训练营任务：吃鸡排名预测挑战赛 达到基线分数90+ 直接提交文件
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    简介：参加百度飞桨AI训练营“吃鸡排名预测”挑战赛，目标是使模型性能超越基准分值90%，直接提交优化后的成果文件。 百度飞桨AI训练营任务：吃鸡排名预测挑战赛要求超过基线分数90+，最终可以直接提交文件。
     
  • 阿里天池智慧交通预测挑战赛-TIanChi_Traffic_Competition（第7名，总排名第1716）
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    在阿里天池智慧交通预测挑战赛中荣获第7名，总排名位列第1716，展现了卓越的数据分析与模型优化能力，在智能交通领域取得显著成就。 阿里天池智慧交通预测挑战赛 作者：lieying 学校：USTB E-mail 在复赛阶段取得了Top7的成绩（共1716支队伍参赛）。以下是用于智慧交通预测挑战赛的算法步骤： 1. 运行`sub_handle.py`生成提交样本，然后运行`link_top_process.py`生成道路基本信息。 2. 关键文件是`get_feat_XGBmodel.py`，该文件包含提取特征的相关函数，可以直接调用。 3. 首先运行`get_feat.py`进行数据集划分。 4. 接着分别使用 `get_feat_2016_7.py` 和 `get_feat_2017_3.py` 提取 2016 年七月和 2017 年三月的数据特征。 5. 然后运行 `main.py` 进行数据提取与去除噪点，之后将结果送入 XGBoost 和 lightgbm 模型进行训练。最终通过融合处理得到四个模型的结果并生成预测输出。
     
  • Kaggle房价预测竞赛，排名第20左右，总参赛队伍3800+
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    在拥有超过3800支队伍参与的Kaggle房价预测竞赛中，我成功跻身前20名，展示了卓越的数据分析和模型构建能力。 全国大学生电子设计竞赛（National Undergraduate Electronics Design Contest）提供了试题、解决方案及源码供计划或参加比赛的同学学习和参考。所有程序均为实战案例，并已通过测试可以直接运行。
     
  • 排球预测：运用机器学习技术预测比赛结果
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    本研究探索利用机器学习算法分析历史数据，以精准预测排球赛事的结果，为教练和球迷提供决策支持。 使用机器学习方法可以预测排球比赛的结果。基于841场国际间排球比赛的数据集及多种统计数据，我训练了一个模型来预测哪一队会赢得比赛。数据被分为大约70%用于训练，30%用于测试，并且在训练部分进一步按照70:30的比例划分以调整参数。我还尝试了不同方法的组合——通过投票的方式进行。 所用到的模型包括：人工神经网络、决策树、朴素贝叶斯和K-最近邻算法等，随机森林也被纳入考虑范围。最佳模型分别是人工神经网络、KNN及RF分类器。这些模型的表现如下： - 人工神经网络：准确率68%，F1分数0.45 - KNN（未具体列出其单独的精度与评分） - RF（即随机森林）: 准确率为66%, F1分数为0.43 另外，我还训练了一个模型来预测比赛的持续时间。同样的数据集和统计数据被用于此任务，并且采用了相同的70/30比例进行训练测试分割以及参数调整。 所使用的回归模型包括：线性模型、人工神经网络及K-最近邻算法等。
     
  • NBA比赛结果与得分预测：构建预测模型
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    本项目致力于开发一个基于历史数据和机器学习算法的预测模型，用于分析并预测NBA比赛的结果及得分情况。 Latif Atci 和 Berkay Yalcin 的项目是预测NBA比赛结果并预测每个季度得分的工作。该项目基于2012年至今的NBA比赛数据进行分析，并进行了特征工程，为每个季度的得分、半场得分、最终得分和比赛结果概率建立了11个模型。
     
  • 天池竞赛——工业蒸汽量预测.ipynb（MSE: 0.1188）排名300+
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    本作品为参加天池竞赛的项目，专注于通过机器学习算法预测工业蒸汽量，最终取得了MSE为0.1188的好成绩，在众多参赛队伍中排名前5%。 在天池竞赛的工业蒸汽量预测任务中，我编写了详细的代码。虽然目前我的模型表现无法与顶尖选手相比（他们的MSE较低），但我正在不断努力改进和完善。我在项目中使用了四个不同的模型进行单独分析，并对每个模型进行了参数调优。之后还尝试了模型融合以及进一步的优化调整，以期获得最终的最佳结果。
     
  • Python练习：NBA比赛结果预测
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    本项目运用Python编程语言分析NBA历史数据，通过构建统计模型来预测比赛结果，旨在提升对篮球数据分析的理解与应用能力。 使用Python预测NBA比赛结果的方法有很多。这种方法通常涉及数据分析、机器学习算法的应用以及对历史数据的深入挖掘。通过收集球员表现、球队战绩以及其他相关统计指标，可以构建模型来预测未来的比赛结果。这不仅能够帮助球迷更好地理解比赛走势，也为博彩和体育分析提供了有价值的信息。
     
  • 2018年世界杯比赛预测结果
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    本文章对2018年世界杯的比赛进行了预测和分析，涵盖了各参赛队伍的表现预期以及可能影响比赛结果的关键因素。 里面包含数据库供参考，请机器学习领域的同学尝试一下。