Kaggle比赛冠军经验分享:如何用 RNN 预测维基百科网络流量 from:https://www.leiphone.com/news/201712/zbX22Ye5wD6CiwCJ.html 导语:来自莫斯科的 Arthur Suilin 在比赛中夺冠并在 github 上分享了他的模型 雷锋网 AI 科技评论按:最近在 Kaggle 上有一场关于网络流量预测的比赛落下帷幕,作为领域里最具挑战性的问题之一,这场比赛得到了广泛关注.比赛的目标是预测 14 万多篇维基百科的未来网络流量,分两个阶…

介绍 参加Kaggle比赛,我必须有哪些技能呢? 你有没有面对过这样的问题?最少在我大二的时候,我有过.过去我仅仅想象Kaggle比赛的困难度,我就感觉害怕.这种恐惧跟我怕水的感觉相似.怕水,让我无法参加一些游泳课程.然而,后来,我得到的教训是只要你不真的跨进水里,你就不知道水有多深.相同的哲学对Kaggle也一样适用.没有试过之前不要下结论.     Kaggle,数据科学的家园,为竞赛参与者,客户解决方案和招聘求职提供了一个全球性的平台.这是Kaggle的特殊吸引力,它提供的竞赛不仅让你站到…

做完 Kaggle 比赛已经快五个月了,今天来总结一下,为秋招做个准备. 题目要求:根据主办方提供的超过 4 天约 2 亿次的点击数据,建立预测模型预测用户是否会在点击移动应用广告后下载应用程序. 数据集特点: 数据量很大,有 2 亿条之多 数据是不平衡的,点击下载的数量远远小于没有点击下载的数量 不平衡数据集的处理思路: 一般对样本进行 上采样 和 下采样,顾名思义就是 多的样本少采一点,少的样本多采一点.极端情况下,就是样本太多的时候,就可以做增强学习,就是我给我的少样本增加噪音.但是由于我…

一.比赛概述 不同比赛有不同的任务,分类.回归.推荐.排序等.比赛开始后训练集和测试集就会开放下载. 比赛通常持续 2 ~ 3 个月,每个队伍每天可以提交的次数有限,通常为 5 次. 比赛结束前一周是一个 Deadline,在这之后不能再组队,也不能再新加入比赛.所以想要参加比赛请务必在这一 Deadline 之前有过至少一次有效的提交. 一般情况下在提交后会立刻得到得分的反馈.不同比赛会采取不同的评分基准,可以在分数栏最上方看到使用的评分方法. 反馈的分数是基于测试集的一部分计算的,剩下的另一…

今年kaggle华人优胜团队很多,所以经验.心得不少,都是干货慢慢收集. 一.[干货]Kaggle 数据挖掘比赛经验分享 github:https://github.com/ChenglongChen/Kaggle_HomeDepot 1.了解数据分布 ◆ 分析特征变量的分布 ◇ 特征变量为连续值:如果为长尾分布并且考虑使用线性模型,可以对变量进行幂变换或者对数变换. ◇ 特征变量为离散值:观察每个离散值的频率分布,对于频次较低的特征,可以考虑统一编码为"其他"类别. ◆ 分析目标变量…

泰坦尼克号幸存预测是本小白接触的第一个Kaggle入门比赛,主要参考了以下两篇教程: https://www.cnblogs.com/star-zhao/p/9801196.html https://zhuanlan.zhihu.com/p/30538352 本模型在Leaderboard上的最高得分为0.79904,排名前13%. 由于这个比赛做得比较早了,当时很多分析的细节都忘了,而且由于是第一次做,整体还是非常简陋的.今天心血来潮,就当做个简单的记录(流水账). 导入相关包: import…

Titanic是kaggle上一个练手的比赛,kaggle平台提供一部分人的特征,以及是否遇难,目的是预测另一部分人是否遇难.目前抽工作之余,断断续续弄了点,成绩为0.79426.在这个比赛过程中,接触并了解了一些数据挖掘比赛的基本流程,现记录一下. 1. 分析数据 因为数据量比较小,train有800多条数据,test有400多条数据,因此这里用了execl的数据透视表分析. 同时python提供pandas库,可以很好的分析数据. 2. 缺失值填充 关于Age,Fare,Embarked三个…

话不多说,题目先上: 这是我们这次选择的题目,说说建模的那些事! 美赛的时间和国赛挑战杯时间略有不同,貌似多的一天是为了让我们对文章进行一个翻译吧QAQ 建议参加美赛的同学可以参照此计划进行 Day0--------------------------------------------------------- 想着明天就要比赛了,原本两个月前我和队友就计划着在学校一起比赛来着,后来听说学校出事故了,再后来不让留校,也许是单纯针对我们学院而言吧QAQ,然后比赛前一个月,我想到了一个法子,想让他…

房价预测是我入门Kaggle的第二个比赛,参考学习了他人的一篇优秀教程:https://www.kaggle.com/serigne/stacked-regressions-top-4-on-leaderboard 通过Serigne的这篇notebook,我学习到了关于数据分析.特征工程.集成学习等等很多有用的知识,在这里感谢一下这位大佬. 本篇文章立足于Serigne的教程,将他的大部分代码实现了一遍,修正了个别小错误,也加入了自己的一些视角和思考,做了一些自认为reasonable的"改进…

今天只是简单写下心得和体会 平时工作很忙 留给学习的时间更加珍少宝贵. 重点说下第二天的攻防比赛吧  . 三波web题 .涉及jsp,php,py. 前期我们打的很猛.第一波jsp的题看到有首页预留后门,和css路径下一个非常隐蔽的马,我们利用这个马打了一大波flag,后面审计发现后台也是弱口令,存在上传. 而在后面,我们也利用几个马打了很大一波,名次很靠前,却没有好好防守,犯了一些致命错误,源码直接被人家删完,分数一点点拖后.到最后只有省3的名次. 不记录多的,一个是平时练习不够确实和人家前面…