Advertisement

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

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

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 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
    优质
    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。
     
  • 百度吃鸡排名预测赛第六名预测结果
    优质
    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《绝地求生》排名预测AI训练营：自改代码达95分，含《优化器内部修改》参考
    优质
    简介：本训练营聚焦于利用百度飞桨平台进行《绝地求生》游戏内玩家排名的AI预测。参与者通过自我创新和代码调整达到高度准确的模型效果，并深入探讨了优化器内部机制的改进方法，提供了一个全面了解深度学习技术应用的独特视角。 在百度飞桨内提出最优算法，并通过多次训练找到最佳优化器及学习率等方法，以使最终提交的文件达到95分以上。根据教程下载submission.zip并提交到作业中，查看代码成绩，超过91.8的基础分可以获得百度飞桨训练营证书。文件包含Python代码和原创教程，适合新手小白学习，并可以随时交流更好的算法。此资源供各位大佬参考使用。
     
  • 阿里天池智慧交通预测挑战赛-TIanChi_Traffic_Competition（第7名，总排名第1716）
    优质
    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。
     
  • 【飞桨PaddlePaddle】Python中的Matplotlib库数据可视化——百度7日打卡训练营Day 3
    优质
    本课程为百度举办的7天打卡训练营活动第三天的内容，聚焦于使用Python中强大的数据可视化库Matplotlib进行数据分析与展示，旨在帮助学员掌握飞桨PaddlePaddle框架下的数据可视化技能。 文章目录 matplotlib—柱形图bar()和饼图pie() 地区分布柱形图绘制 体重柱形图绘制 体重分布饼图绘制 总结 从昨天收集到的《青春有你2》参赛选手的数据，对选手的地区、体重等信息进行数据可视化。 部分数据展示（JSON格式）： 直接上代码。 ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import json # 显示matplotlib生成的图表 ``` 接下来将详细介绍如何使用`bar()`函数绘制参赛选手地区的分布柱形图，以及用`pie()`函数来表示体重分布情况。
     
  • 接鸡蛋挑战游戏
    优质
    接鸡蛋挑战游戏是一款充满乐趣与技巧考验的小游戏。玩家需在限定时间内用筷子接住从空中掉落的不同高度和速度的鸡蛋，成功接住可以获得分数，但掉地上则扣分。这款游戏旨在测试玩家的手眼协调能力和反应速度，同时提供了一个轻松愉快的游戏环境。 玩家需要移动木桶接住从云中掉落的鸡蛋以达到一定的分数过关。不同的鸡蛋会增加或减少生命值条，以此来控制角色的生命状态。
     
  • 房价预测的数据集及基于百度飞桨的模型实现
    优质
    本数据集致力于提供一套全面的历史房价信息，配合百度飞桨框架，旨在构建高效准确的房价预测模型，助力房产市场分析与投资决策。 房价预测是机器学习领域的一个经典应用案例，通过分析地理位置、房屋面积、房间数量等多种因素来预测房价。在这个数据集中，包含了用于训练和测试的房价数据以及一个使用百度飞桨（PaddlePaddle）框架重写的房价预测模型。 一、机器学习数据集 1. 数据集构成：通常包含特征（input）和目标变量（output），例如地理位置、房屋类型、房龄等特征信息，而目标变量则是待预测的房价。 2. 数据预处理：包括数据清洗（去除异常值及缺失值处理）、标准化或归一化以及进行特征工程如创建新特征或对类别特征编码。 3. 划分数据集：通常将数据划分为训练集、验证集和测试集，用于模型训练、参数调优和性能评估。 二、房价预测数据集 1. 特性：该数据集中可能包含多个地区的房屋信息，每条记录对应一个房屋的价格及一系列特征。 2. 数据质量：高质量的数据直接影响到模型的预测精度，因此需要确保数据准确完整且无误导性的信息。 3. 时间序列分析：如果数据中包含了时间的信息，则可以考虑使用ARIMA、LSTM等时间序列模型来捕捉价格变化的趋势。 三、百度飞桨（PaddlePaddle） 1. 深度学习框架：百度飞桨是中国首个开源的深度学习平台，支持大规模分布式训练和端到端开发流程。 2. 灵活性：该平台支持多种模型架构如深度神经网络、卷积神经网络等，并适用于图像识别、语音处理及自然语言处理等多种任务。 3. 易用性：提供直观API简化了从模型构建、训练至部署的过程，适合初学者和专业开发者使用。 四、房价预测模型 1. 模型选择：常见的有线性回归、决策树、随机森林等传统机器学习算法以及深度学习中的LSTM、GRU网络。 2. 模型训练：利用训练集对选定的模型进行参数调整，以最小化预测误差为目标。 3. 模型评估：通过验证集和测试集来评价模型性能，并使用诸如均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）及R^2分数等指标。 五、模型优化 1. 超参数调优：利用网格搜索或随机搜索方法寻找最优的超参数组合。 2. 正则化：避免过拟合问题，例如使用L1和L2正则化技术。 3. 模型集成：通过投票法或者平均法等模型融合方式提高预测准确性。 六、模型部署 1. 预测服务：将训练好的房价预测模型部署为在线服务实现实时的房价预测功能。 2. 定期更新：随着新数据积累，定期对模型进行更新以保持其良好的性能表现。
     
  • 西门子六层电梯智能挑战赛 90+分数竞赛
    优质
    西门子六层电梯智能挑战赛是一项专为工程师和学生设计的比赛，旨在通过实现高效、智能化的六层电梯系统来考验参与者的创新能力和技术水平。获得90分以上的参赛者将展示出卓越的设计理念和技术方案，在这一领域中脱颖而出。 2020年“西门子杯”中国智能制造挑战赛取得了90分以上的成绩。
     
  • QT OCR与百度飞桨PaddleOCR测试软件.zip
    优质
    该压缩包包含了一个用于测试QT界面下OCR识别准确率和速度的应用程序，同时支持对比百度飞桨PaddleOCR的性能表现。 【标题】：“qt ocr 百度飞浆paddleocr测试软件.zip”指的是一个使用Qt框架开发的OCR（光学字符识别）软件，该软件集成了百度飞浆PaddleOCR库，用于身份证等文档的文字识别。通过OCR技术可以将图像中的文字转换为可编辑文本格式，从而提高工作效率。 【描述】：“用QT写的利用高拍仪识别身份证的一个软件，还有不成熟的地方，大家多多指教”说明这个软件是基于Qt图形用户界面库构建的，它能够通过高拍仪获取身份证的图像，并运用OCR技术进行文字识别。高拍仪是一种快速扫描设备，在办公环境中常用于迅速捕获文档图像。同时，作者也承认软件仍处于初步阶段，可能存在一些不足之处，欢迎他人提出建议和改进意见。 【标签】：“paddle paddleocr ocr 百度飞浆 扫描识别”涵盖了多个关键概念： 1. **Paddle**：全名PaddlePaddle，是百度开源的深度学习平台。 2. **PaddleOCR**：是PaddlePaddle的一部分，专注于OCR任务，提供了多种预训练模型。 3. **OCE文字**：可能是指OCR的核心引擎，负责解析图像中的文字。 4. **百度飞浆**：百度的AI开放平台包含大量AI模型和服务，其中PaddlePaddle为深度学习框架。 5. **扫描识别**：指的是软件通过高拍仪捕获图像后进行的文字识别过程。 结合这些标签可以看出这个项目利用了PaddleOCR的深度学习模型，并使用Qt创建了一个用户友好的界面。该软件允许用户方便地通过高拍仪获取身份证图像，然后由PaddleOCR完成文字识别任务。尽管目前存在一些不成熟之处，但该项目展示了如何将先进的深度学习技术与传统的桌面应用结合，以实现高效的文档处理。 在实际应用场景中，OCR技术不仅限于身份证的识别，在发票、合同和书籍等各类文档自动化处理方面也有广泛应用。这可以极大减少人工录入的工作量。作为一款强大的开源工具，PaddleOCR因其易用性和性能而备受开发者青睐，并被轻松集成到各种项目之中。随着技术的进步，我们期待看到更多类似的应用出现，从而进一步推动OCR技术在各个行业的应用和发展。