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…

任何参与过机器学习比赛的人,都能深深体会特征工程在构建机器学习模型中的重要性,它决定了你在比赛排行榜中的位置. 特征工程具有强大的潜力,但是手动操作是个缓慢且艰巨的过程.Prateek Joshi,是一名数据科学家,花了不少时间研究多种特征,并从不同角度分析其可行性. 现在,整个特征工程过程可实现自动化,他将通过这篇文章进行详细介绍. 下面会使用Python特征工程库Featuretools来实现这个任务.在讨论之前,我们先介绍特征工程的基本组成,再用直观例子来理解它们,最后把自动特征工程应用到…

1.Bike Sharing Demand kaggle: https://www.kaggle.com/c/bike-sharing-demand 目的:根据日期.时间.天气.温度等特征,预测自行车的租借量 处理:1.将日期(含年月日时分秒)提取出年,月, 星期几,以及小时 2.season, weather都是类别标记的,利用哑变量编码 算法模型选取: 回归问题:1.RandomForestRegressor 2.GradientBoostingRegressor # -*- coding:…

20天的时间参加了Kaggle的 Avito Demand Prediction Challenged ,第一次参加,成绩离奖牌一步之遥,感谢各位队友,学到的东西远比成绩要丰硕得多.作为新手,希望每记录一次可以进步一次.下面将我这段时间的心路历程进行记录,作为经历,也作为自己的经验: 可点击 -- Github 一.审题 审题过程应该是在这道题中焦灼的一环,因为直到现在我都不确定我是否完全明白了题意. In their fourth Kaggle competition, Avito is ch…

Kaggle--Santander Customer Transaction Prediction 原题链接 题目 Description 预测一个乘客在未来会不会交易,不计交易次数,只要有交易即为1,否则为0. Identify which customers will make a specific transaction in the future, irrespective of the amount of money transacted. You are provided with…

RESEARCH TRACK PAPERS - ORAL Title & Authors NetCycle: Collective Evolution Inference in Heterogeneous Information NetworksAuthor(s): Yizhou Zhang*, Fudan University; Xiong Yun, ; Xiangnan Kong, Worcester Polytechnic Institute; Yangyong Zhu, Fudan Un…

SparkMLlib学习之线性回归 (一)回归的概念 1,回归与分类的区别 分类模型处理表示类别的离散变量,而回归模型则处理可以取任意实数的目标变量.但是二者基本的原则类似,都是通过确定一个模型,将输入特征映射到预测的输出.回归模型和分类模型都是监督学习的一种形式. 2.回归分类 线性回归模型:本质上和对应的线性分类模型一样,唯一的区别是线性回归使用的损失函数.相关连接函数和决策函数不同.MLlib提供了标准的最小二乘回归模型在MLlib中,标准的最小二乘回归不使用正则化.但是应用到错误预测值的…

不多说,直接上干货! Spark Mllib里决策树二元分类使用.areaUnderROC方法计算出以AUC来评估模型的准确率和决策树多元分类使用.precision方法以precision来评估模型的准确率(图文详解) Spark Mllib里决策树回归分析使用.rootMeanSquaredError方法计算出以RMSE来评估模型的准确率   具体,见 Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战的第18章 决策树回归分类Bike Sharing数据集…

不多说,直接上干货! 在决策树二元或决策树多元分类参数设置中: 使用DecisionTree.trainClassifier   见 Spark Mllib里如何对决策树二元分类和决策树多元分类的分类数目numClasses控制(图文详解) val model = DecisionTree.trainClassifier(trainData, , Map[Int, Int](), impurity, maxDepth, maxBins) 在决策树回归分析参数设置中: 使用DecisionTree…

不多说,直接上干货! 具体,见 Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战的第18章 决策树回归分类Bike Sharing数据集…

不多说,直接上干货! 具体,见 Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战的第18章 决策树回归分类Bike Sharing数据集…

About this Course AI is not only for engineers. If you want your organization to become better at using AI, this is the course to tell everyone--especially your non-technical colleagues--to take. In this course, you will learn: The meaning behind com…

Spark is a compelling multi-purpose platform for use cases that span investigative, as well as operational, analytics. Data science is a broad church. I am a data scientist — or so I’ve been told — but what I do is actually quite different from what…

python输出activation map与层参数:https://blog.csdn.net/tina_ttl/article/details/51033660 caffe::Net文档: https://caffe.berkeleyvision.org/doxygen/classcaffe_1_1Net.html#a6f6cf9d40637f7576828d856bb1b1826 caffe::Blob文档: http://caffe.berkeleyvision.org/doxygen/…

caffe-windows中classification.cpp的源码阅读 命令格式: usage: classification string(模型描述文件net.prototxt) string(模型权值文件network.caffemodel) string(图像均值文件mean.binaryproto) string(图像类别标签信息 labels.txt) string(输入待分类图像img.jpg) 为什么要对图像进行均值处理?(参考) 数据预处理在深度学习中非常重要,数据预处理中,…

Careers/Staffing Index     Not having data governance can hurt your business. Download this eBook to learn how to take control now. Displaying recent articles. Go back further in the  Careers/Staffing Archives »   IT Salary 2017By James Maguire | Car…

Grupo Bimbo Inventory Demand kaggle比赛解决方案集合 Grupo Bimbo Inventory Demand 在这个比赛中,我们需要预测某个产品在某个销售点每周的需求量.数据包含墨西哥9周的销售数据.每周,货运车辆把产品发往销售点,每笔交易包含销售量和退货量,其中退货量主要由未销售出的和过期的产品组成.每个产品的需求量是指该商品这周的销售量减去下周的退货量. 几点注意: 测试数据中可能包含训练数据中不存在的商品.这在实际的生活中是十分常见的.所以模型必须很好的…

前言 内容提要 本文为Kaggle竞赛 Google Analytics Customer Revenue Prediction 的探索性分析 题目要求根据历史顾客访问GStore的数据,预测其中部分顾客在未来的销售额,且预测期与原数据之间不连续 主要切入角度为针对待预测的问题,估计出答案的合理区间(数量级水平) 项目介绍 项目说明:Google Analytics Customer Revenue Prediction 预测目标(新):根据顾客的点击信息数据(2016.8.1 -  2018.…

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…

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+…

前言 Let's go to https://www.kaggle.com/ Kaggle Notebook 有实践记录的案例. 一.线性拟合噪声数据 [Sklearn] Linear regression models to fit noisy data 二.打造 Pipeline [Feature] Final pipeline: custom transformers 资源队列 阅读目录 Algorithmic Trading Challenge25 Allstate Purchase P…

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:…

http://www.mssqltips.com/sqlservertip/3078/report-launcher-to-run-ssrs-report-subscriptions-on-demand/?utm_source=dailynewsletter&utm_medium=email&utm_content=headline&utm_campaign=20131024 Problem SSRS report subscriptions are a great feature…

https://github.com/lijingpeng/kaggle/tree/master/competitions/image_recognize 识别谷歌街景图片中的字母 street-view-getting-started-with-julia 让我们从谷歌街景的图片中鉴定字母,这个题目是让我们学习和使用Julia,Julia有python和R的易用性,有C语言的速度,无奈对Julia不是很熟悉,所以还是想用python来试试. import cv2 import numpy as…

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 Github 比赛页面:https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques 这个比赛总的情况就是给你79个特征然后根据这些预测房价 (SalePrice),这其中既有离散型也有连续性特征,而且存在大量的缺失值.不过好在比赛方提供了data_description.txt这个文件,里面对各个特征的含义进行了描述,理解了其中内容后对于大部分缺失值就都能顺利插补了. 参加比赛…

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…

1: Improving Our Features In the last mission, we made our first submission to Titanic: Machine Learning from Disaster, a machine learning competition on Kaggle. Our submission wasn't very high-scoring, though. There are three main ways we can improv…

1: The Competition We'll be learning how to generate a submission for a Kaggle competition. Kaggle is a site where you create algorithms, and compete against machine learning practitioners around the world. Your algorithm wins if it's the most accura…

https://mlnote.wordpress.com/2015/12/16/python%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%AE%9E%E8%B7%B5%E4%B8%8Ekaggle%E5%AE%9E%E6%88%98-machine-learning-for-kaggle-competition-in-python/ Author: Miao Fan (范淼), Ph.D. candidate on Computer Science. Affil…