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Kaggle Otto Group产品分类竞赛:kaggle_otto

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简介：
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。

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  • 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 Otto商品分类竞赛代码解析
    优质
    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
     
  • Python-Kaggle产品销售预测竞赛获胜策略
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    本文章分享了在Python-Kaggle产品销售预测竞赛中的获胜策略，涵盖数据预处理、特征工程及模型选择等方面的技术细节。 Kaggle产品销售额预测比赛的优胜方案提供了一种有效的方法来提高销售预测的准确性。该方法结合了多种机器学习技术，并对数据进行了深入分析，以识别影响销售额的关键因素。通过这种方法，参赛者能够在比赛中取得优异的成绩。
     
  • Kaggle Leaf Classification: 植物幼苗分类竞赛
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 猫与狗图像分类数据[Kaggle竞赛].zip
    优质
    本资料包包含一个用于图像分类的数据集，专为Kaggle上的“猫与狗”竞赛设计，内含大量标记了猫和狗的照片，供机器学习模型训练使用。 猫和狗图像分类数据.zip包含了用于Kaggle竞赛的图像文件。
     
  • 猫与狗图像分类的Kaggle竞赛数据集
    优质
    本数据集来自Kaggle上的猫与狗图像分类竞赛，包含大量高质量的猫和狗图片，用于训练机器学习模型识别宠物种类。 Kaggle上的竞赛数据用于区分猫和狗两类对象，数据格式为处理后的CSV文件。
     
  • Kaggle Plant Pathology竞赛
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    Kaggle Plant Pathology竞赛是一项专注于植物病理学领域的数据科学挑战赛，参赛者需通过图像识别技术来诊断作物疾病，推动精准农业发展。 kaggle-Plant-Pathology竞赛是一个专注于植物病理学领域的数据科学比赛，参赛者需要利用机器学习技术来识别影响农作物健康的病害图像。这是一个很好的机会，让参与者不仅能提升自己的技能，还能为解决实际的农业问题做出贡献。
     
  • 阿里云天池数据竞赛：汽车产品的聚类分析
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    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。