整合几部分代码的汇总 隐藏代码片段 导入python数据和可视化包 导入统计相关的工具 导入回归相关的算法 导入数据预处理相关的方法 导入模型调参相关的包 读取数据 特征工程 缺失值 类别特征处理-label转化 box-cox转换 one-hot categoy 特征 数据相关性 模型部门 基模型 模型初步评估 stacking models 增加metal模型 ensemble StackedRegressor model with XGBoost and LightGBM 整合几部分代码的…

kaggle 竞赛入门 导入常用的数据分析以及模型的库 数据处理 Data fields 去除异常值 处理缺失值 分析 Utilities Exploratory Data Analysis Correlation matrix BsmtQual BsmtCond BsmtExplosure BsmtFinType1 BsmtFinSF1 BsmtFinType2 BsmtFinSF2 BsmtUnfSF TotalBsmtSF 1stFlrSF 2ndFlrSF LowQualFinSF Bs…

1,The errors in vertical direction are about 3 times horizontal errors of GPS data. But the precision of seismic wave data in U direction is better than horizontal data. 2,The uncertainty of measurement data should be shown in demonstration. 3, We sh…

本文介绍ZB api Rest API (已开启) ZB为用户提供了一个简单的而又强大的API,旨在帮助用户快速高效的将ZB交易功能整合到自己应用当中. 如果在使用过程中有任何问题,请加群764113552,我们将为您做出最权威的解答. 配置API 获取ZB最新市场配置数据 接口 描述 http://api.zb.cn/data/v1/markets获取已开启的市场信息,包括价格.数量小数点位数 示例   1 //# Request 2 GET http://api.zb.cn/data/v1/…

说实话,在代码质量方面,PHP 的压力非常大.通过阅读本系列文章,您将了解如何提高 PHP 代码的质量. 我们可以将此归咎于许多原因,但这肯定不仅仅是因为 PHP 生态系统缺乏适当的测试工具.在本文中,我想向您展示一个简单的设置,用于项目的基本质量测试. 我不会详述任何特定的工具,而是专注于设定测试环境. 本文中有一个演示代码可以在 GitHub 上找到:https://github.com/mkosiedowski/php-testing-demo如果你对这篇文章中的例子有任何问题,可以参考.…

Stacking是用新的模型(次学习器)去学习怎么组合那些基学习器,它的思想源自于Stacked Generalization这篇论文.如果把Bagging看作是多个基分类器的线性组合,那么Stacking就是多个基分类器的非线性组合.Stacking可以很灵活,它可以将学习器一层一层地堆砌起来. 根据上图分析一下stacking具体步骤: 1)TrainingData进行5-fold分割,正好生成5个model,每个model预测训练数据的1/5部分,最后合起来正好是一个完整的训练集Predi…

Mercari Price Suggestion 最近看到了一个竞赛,竞赛的内容是根据已知的商品的描述,品牌,品类,物品的状态等特征来预测商品的价格 最后的评估标准为 平均算术平方根误差Root Mean Squared Logarithmic Error. \[ \epsilon = \sqrt { \frac { 1 } { n } \sum _ { i = 1 } ^ { n } \left( \log \left( p _ { i } + 1 \right) - \log \left(…

 sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share https://www.cnblogs.com/zhizhan/p/5051881.html stacked 产生方法是一种截然不同的组合多个模型的方…

刚入手data science, 想着自己玩一玩kaggle,玩了新手Titanic和House Price的 项目, 觉得基本的baseline还是可以写出来,但是具体到一些细节,以至于到能拿到的出手的成绩还是需要理论分析的. 本文旨在介绍kaggle比赛到各种原理与技巧,当然一切源自于coursera,由于课程都是英文的,且都比较好理解,这里直接使用英文 Reference How to Win a Data Science Competition: Learn from Top Kaggl…

两个预测kaggle比赛 一 .https://www.kaggle.com/c/web-traffic-time-series-forecasting/overview Arthur Suilin•(1st in this Competition)•a year ago•Options github:https://github.com/sjvasquez/web-traffic-forecasting   My model is basically RNN seq2seq (encoder+…

简介 Kaggle 于 2010 年创立,专注数据科学,机器学习竞赛的举办,是全球最大的数据科学社区和数据竞赛平台.笔者从 2013 年开始,陆续参加了多场 Kaggle上面举办的比赛,相继获得了 CrowdFlower 搜索相关性比赛第一名(1326支队伍)和 HomeDepot 商品搜索相关性比赛第三名(2125支队伍),曾在 Kaggle 数据科学家排行榜排名全球第十,国内第一.笔者目前在腾讯社交与效果广告部任职数据挖掘工程师,负责 Lookalike 相似人群扩展相关工作.此文分享笔者在…

 原作者:陈成龙 简介 Kaggle 于 2010 年创立,专注数据科学,机器学习竞赛的举办,是全球最大的数据科学社区和数据竞赛平台.笔者从 2013 年开始,陆续参加了多场 Kaggle上面举办的比赛,相继获得了 CrowdFlower 搜索相关性比赛第一名(1326支队伍)和 HomeDepot 商品搜索相关性比赛第三名(2125支队伍),曾在 Kaggle 数据科学家排行榜排名全球第十,国内第一.笔者目前在腾讯社交与效果广告部任职数据挖掘工程师,负责 Lookalike 相似人群扩展相关工…

一.EDA(Exploratory Data Analysis) EDA:也就是探索性的分析数据 目的: 理解每个特征的意义: 知道哪些特征是有用的,这些特征哪些是直接可以用的,哪些需要经过变换才能用,为之后的特征工程做准备: 1)每个特征的意义.特征的类型: df.describe() df['Category'].unique() 2)看是否存在 missing value(特征数据是否缺失) df.loc[df.Dates.isnull(),'Dates'] 3)看每个特征下的数据分布,用…

先看数据: 特征如下: Time Number of seconds elapsed between each transaction (over two days) numeric V1 No description provided numeric V2 No description provided numeric V3 No description provided numeric V4 No description provided numeric V5 No description…

文章发布于公号[数智物语] (ID:decision_engine),关注公号不错过每一篇干货. 来源 | 腾讯广告算法大赛 作者 | 陈成龙 Kaggle 于 2010 年创立,专注数据科学,机器学习竞赛的举办,是全球最大的数据科学社区和数据竞赛平台.作者从 2013 年开始,陆续参加了多场 Kaggle上面举办的比赛,相继获得了 CrowdFlower 搜索相关性比赛第一名(1326支队伍)和 HomeDepot 商品搜索相关性比赛第三名(2125支队伍),曾在 Kaggle 数据科学家排行…

本文翻译自kaggle learn,也就是kaggle官方最快入门kaggle竞赛的教程,强调python编程实践和数学思想(而没有涉及数学细节),笔者在不影响算法和程序理解的基础上删除了一些不必要的废话,毕竟英文有的时候比较啰嗦. 一.决策树算法基本原理 背景:假设你的哥哥是一个投资房地产的大佬,投资地产赚了很多钱,你的哥哥准备和你合作,因为你拥有机器学习的知识可以帮助他预测房价.你去问你的哥哥他是如何预测房价的,他告诉你说他完全是依靠直觉,但是你经过调查研究发现他预测房价是根据房价以往的表现…

1:改进我们的特征 在上一个任务中,我们完成了我们在Kaggle上一个机器学习比赛的第一个比赛提交泰坦尼克号:灾难中的机器学习. 可是我们提交的分数并不是非常高.有三种主要的方法可以让我们能够提高他: 用一个更好的机器学习算法: 生成更好的特征: 合并多重机器学习算法. 在这节的任务总,我们将会完成这三个.首先,我们将找到一个不同的算法来使用逻辑回归--随记森林(randaom forests). 2:随机森林简介 正如我们在上一节任务中顺便提到的,决策树能从数据中学会非线性趋势.一个例子如下:…

在本节中,您将验证电影控制器生成的编辑方法(Edit action methods)和视图.但是首先将修改点代码,使得发布日期属性(ReleaseDate)看上去更好.打开Models \ Movie.cs文件,并添加高亮行如下所示: using System; using System.ComponentModel.DataAnnotations; using System.Data.Entity; namespace MvcMovie.Models { public class Movie…

这两天报名参加了阿里天池的’公交线路客流预测‘赛,就顺便先把以前看的kaggle的titanic的训练赛代码在熟悉下数据的一些处理.题目根据titanic乘客的信息来预测乘客的生还情况.给了titanic_test.csv和titanic_train.csv两数据表.首先是表的一些字段说明: PassengerId -- A numerical id assigned to each passenger. Survived -- Whether the passenger survived (1…

理解:如果一个功能,里面比较复杂,代码量比较多,我们就可以把这个功能分解成多个小的method,每个方法实现该功能的一个小小的部分,并且方法命名成容易理解,和方法内容相关的名称,更有助于维护和可读性提高. 详解: 重构前代码: using System; using System.Collections; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; namespace ReflectorDemo…

Remember those old posts on Dynamic LINQ? You are probably aware that Microsoft has made its implementation available as a Nuget package, but, like I said, you already have it in your machine, hidden inside the System.Web.Extensions assembly. In orde…

Most JavaScript developers are familiar with the for loop. One of the most common uses of the for loop is to iterate through the items in an array. In this lesson, we will learn how to replace the for loop with the Array's forEach method - and shorte…

One very common operation in programming is to iterate through an Array's contents, apply a test function to each item, and create a new array containing only those items the passed the test. For example, let's say you wanted to loop through an array…

One very common operation in programming is to iterate through an Array's contents, apply a function to each item, and create a new array containing the results. For example, let's say you wanted to loop through an array of stock objects and select o…

Kaggle Competition Past Solutions We learn more from code, and from great code. Not necessarily always the 1st ranking solution, because we also learn what makes a stellar and just a good solution. I will post solutions I came upon so we can all lear…

Spring 通过工厂方法(Factory Method)来配置bean 在Spring的世界中, 我们通常会利用bean config file 或者 annotation注解方式来配置bean. 在第一种利用bean config file(spring xml)方式中, 还包括如下三小类 反射模式 工厂方法模式(本文重点) Factory Bean模式 其中反射模式最常见, 我们需要在bean 配置中指明我们需要的bean object的全类名. 例如: <bean id="car1…

Kaggle Bike Sharing Demand Prediction – How I got in top 5 percentile of participants? Introduction There are three types of people who take part in a Kaggle Competition: Type 1: Who are experts in machine learning and their motivation is to compete…

ASP.NET MVC 5 - 验证编辑方法(Edit method)和编辑视图(Edit view) 在本节中,您将验证电影控制器生成的编辑方法(Edit action methods)和视图.但是首先将修改点代码,使得发布日期属性(ReleaseDate)看上去更好.打开Models \ Movie.cs文件,并添加高亮行如下所示: using System; using System.ComponentModel.DataAnnotations; using System.Data.Ent…

原创文章,同步首发自作者个人博客 .转载请务必在文章开头显眼处注明出处 摘要 本文详述了如何通过数据预览,探索式数据分析,缺失数据填补,删除关联特征以及派生新特征等方法,在Kaggle的Titanic幸存预测这一分类问题竞赛中获得前2%排名的具体方法. 竞赛内容介绍 Titanic幸存预测是Kaggle上参赛人数最多的竞赛之一.它要求参赛选手通过训练数据集分析出什么类型的人更可能幸存,并预测出测试数据集中的所有乘客是否生还. 该项目是一个二元分类问题 如何取得排名前2%的成绩 加载数据 在加载数…

完整代码见kaggle kernel 或 NbViewer 比赛页面:https://www.kaggle.com/c/titanic Titanic大概是kaggle上最受欢迎的项目了,有7000多支队伍参加,多年来诞生了无数关于该比赛的经验分享.正是由于前人们的无私奉献,我才能无痛完成本篇. 事实上kaggle上的很多kernel都聚焦于某个特定的层面(比如提取某个不为人知的特征.使用超复杂的算法.专做EDA画图之类的),当然因为这些作者本身大都是大神级别的,所以平日里喜欢钻研一些奇淫巧技.…