Kaggle的Outbrain点击预测比赛分析】的更多相关文章

https://yq.aliyun.com/articles/293596 https://www.kaggle.com/c/outbrain-click-prediction https://www.kaggle.com/anokas/outbrain-eda 用户个性化点击率预估 基本场景: document_id(document) uuid(user) ad_id(a set of ads) 原始数据: page_views.csv: the log of users visiting…
作者:大树 更新时间:01.20 email:59888745@qq.com 数据处理,机器学习 回主目录:2017 年学习记录和总结 .caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { bac…
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…
赛题与数据介绍 给定查询和用户信息后预测广告点击率 搜索广告是近年来互联网的主流营收来源之一.在搜索广告背后,一个关键技术就是点击率预测-----pCTR(predict the click-through rate),由于搜索广告背后的经济模型(economic model )需要pCTR的值来对广告排名及对点击定价.本次比赛提供的训练实例源于腾讯搜索引擎的会话日志(sessions logs), soso.com,要求参赛者精准预测测试实例中的广告点击率. 训练数据文件TRAINING DA…
目录 前言 相关性分析 数据 数据特点 相关性分析 数据预处理 预测模型 Logistic回归训练模型 模型优化 前言 一般接触kaggle的入门题,已知部分乘客的年龄性别船舱等信息,预测其存活情况,二分类问题. python,所需库 机器学习scikit-learn,数据分析pandas,科学计算numpy,画图工具matplotlib,详细的指导说明 本篇大多是整理了下寒小阳的博文,按照他的思路先熟悉一下. 相关性分析 数据 数据如表所示,Pclass 等级,Sibsp 同辈亲戚人数,Par…
之前写了这篇文章.现在把他搬到知乎live上了.书非借不能读也,因此搞了点小费用,如果你觉得贵,加我微信我给你发红包返回给你. 最近的空余时间拿去搞kaggle了, 好久没更新文章了.今天写写kaggle首秀的一段baseline吧. 这个题目是intel的癌症预测.我之前本来是想打谷歌的视频多标签分类的,但是那个数据量大,需要用谷歌云,然后呢,需要用双币信用卡注册,结果我的双币信用卡没有开通国外账户,考虑到安全性(去年我一个同事的信用卡直接在澳大利亚被盗刷),就换成了这个比赛了. 这个比赛很简…
1.kaggle数据分析经验: https://medium.com/unstructured/how-feature-engineering-can-help-you-do-well-in-a-kaggle-competition-part-i-9cc9a883514d https://yq.aliyun.com/articles/293596 2.比赛: https://www.kaggle.com/c/talkingdata-adtracking-fraud-detection/kerne…
pandas内存优化分享 缘由 最近在做Kaggle上的wiki文章流量预测项目,这里由于个人电脑配置问题,我一直都是用的Kaggle的kernel,但是我们知道kernel的内存限制是16G,如下: 在处理数据过程中发现会超出,虽然我们都知道对于大数据的处理有诸如spark等分布式处理框架,但是依然存在下面的问题: 对于个人来说,没有足够的资源让这些框架发挥其优势: 从处理数据的库丰富程度上,还是pandas等更具有优势: 很多时候并不是pandas无法处理,只是数据未经优化: 所以这里还是考…
SILK是一种新结构的基于噪声整形量化算法的编解码框架.不同于类CELP的AMR,EVRC,G729,Speex等标准. 类CELP的结构都是以码本激励为量化框架的编码器.但是这里并不讨论NSQ结构和CE(VQ)结构的区别. 这里想描述一下SILK的预测模型. 通常语音编码器都是基于LP模型. 但是SILK里面的LP和CELP的LP不同的是 在CELP里面,LPC分析的输入是原始的PCM加窗,做自相关计算求LPC系数.(包括AMR,G729,EVRC,Speex) 在SILK里面,LPC分析是对…
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