[独家]阿里天池IJCAI17大赛第四名方案全解析(附代码) https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxMzA2MDYxMw==&mid=2651560625&idx=1&sn=bd8ca61516ac57937e1abf52c6a2cbd6&chksm=805765dbb720eccd660cc2cd727c9761b07ec00c1359a0a12f370331e4449a3caa856f99f245&scene=0&pa

thumbnail: https://image.zhangxiann.com/jung-ho-park-HbnqEhMBpPM-unsplash.jpg toc: true date: 2020/8/11 12:40:20 disqusId: zhangxian categories: 数据竞赛 前言 这篇文章用于记录阿里天池 NLP 入门赛,详细讲解了整个数据处理流程,以及如何从零构建一个模型,适合新手入门. 赛题以新闻数据为赛题数据,数据集报名后可见并可下载.赛题数据为新闻文本,并按照字符

阿里“天池”竞赛平台近日推出了一个新的挑战任务:对于给定的一串 DNA 碱基序列 tt,判断它在另一个根据规则生成的 DNA 碱基序列 ss 中出现了多少次. 首先,定义一个序列 ww: \displaystyle w_{i} = \begin{cases}b, & i = 0\\(w_{i-1} + a) \mod n, & i > 0\end{cases}w​i​​={​b,​(w​i−1​​+a)modn,​​​i=0​i>0​​ 接下来,定义长度为 nn 的 DNA 碱

阿里“天池”竞赛平台近日推出了一个新的挑战任务:对于给定的一串 DNA 碱基序列 tt,判断它在另一个根据规则生成的 DNA 碱基序列 ss 中出现了多少次. 输出格式 输出一个整数,为 tt 在 ss 中出现的次数. 样例说明 对于第一组样例,生成的 ss 为TTTCGGAAAGGCC. 样例输入1 13 2 5 4 9 AGG 样例输出1 1 样例输入2 103 51 0 40 60 ACTG 样例输出2 5 #include <iostream> #include <cstdio&

-----------__-----------接上文---------__---------- 2.Xlab RF上手 2.1.训练特征表准备 训练的特征表gbrt_offline_section_one_24格式为:user_id,brand_id,feature1,feature2...Label    (和GBRT时候是一样的),见下图所看到的: 2.2.RF训练 利用训练的特征表gbrt_offline_section_one_24.进行RF训练,例如以下图所以 进入配置界面,在Fea

题链:"https://nanti.jisuanke.com/t/15500" 本来希望通过找循环节然后套KMP来通过后面题的,可是只过了B题,可能循环节不一定是存在的. #include <queue> #include <cmath> #include <cstdio> #include <cstring> #include <cstdlib> #include <iostream> #include <

链接:传送门 思路:KMP模板题,直接生成 S 串,然后匹配一下 P 串在 S 串出现的次数,注意处理嵌套的情况即可,嵌套的情况即 S = "aaaaaa" ,P = "aa" P 串在S 串中出现了 5 次. /************************************************************************* > File Name: jsk02e2.cpp > Author: WArobot >

加载数据 加载的是完整版的数据 happiness_train_complete.csv . import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import seaborn as sns sns.set_style('whitegrid') # 将 id 列作为 DataFrame 的 index 并且指定 survey_time 为时间序列 data_origin

2017年3月开学,始终感觉自己计算机基础薄弱,加上之前自己也开始对机器学习,深度学习有一些了解,始终感觉没有入门.自己开始规划系统学习计算机软件(CS)和计算机视觉(CV)的基础知识.@2017/9/04/update 2017上半年巩固CS基础课程 CS_class repository 数据结构 操作系统 数据库系统 计算机网络 算法分析和设计 侯捷STL分析 牛课网直播开课精讲 总结 - 从2015年10月开始接触计算机软件,最开始使用C/C++,学习巩固基本的语法,看了课本教程:了解了

[这里只讲快速入门——即破题,正负样本不平衡.特征数量等问题就自己多看论文或者其他资料吧~~如果还有数据挖掘相关基础知识不了解的,建议看看<数据挖掘导论>] [以下是理解错误案例]:错误的根本原因是不能保证训练集的构建逻辑与赛题目标保持一致,不能保证训练集和测试集的构建逻辑保持一致,不能保证离线评测的逻辑和线上保持一致! 1. 有同学在构建训练集的时候,为了给样本(即ui对)标上正负,不是根据分割点之后第一天的购买情况来对分割点之前的ui进行标记,而是根据分割点之前某个时间段内的购买情况进行标

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

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简介 来自微信公众号: ali_tech 阿里巴巴官方技术号,关于阿里的技术创新均呈现于此. 本内容来自微信公众号的分享,最后更新时间2019-10-26,请关注对应公众号接收最新分享,定期同步地址: https://www.geek-share.com/geeker/1059942.html,支持免费导出公众号历史文章 文章 2019年10月 贾扬清:把生命浪费在有意思的事情上 汇报时,如何让老板快速抓住重点? | 黄金三步法 特稿 | 蚂蚁“备战”TPC-C这1年 独家揭秘 | 阿里怎么做双

今天是2017年12月30日,2017年的年尾,2018年马上就要到了,回顾2017过的确实很快,不知不觉就到年末了,再次开篇对2016.2017年的学习数据挖掘,机器学习方面的知识做一个总结,对自己所学的知识也做一个梳理,查漏补缺关于数据挖据.数据分析,可视化,ML,DL,NLP等. 作者:csj更新时间:2017.12.27 email:59888745@qq.com 说明:因内容较多,会不断更新 *学习总结: 2016.10 主要看的书 <Python3-廖雪峰>,<Python核

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https://www.jianshu.com/p/4140be00d4e3 题目描述 建模方法 特征工程 我的几次提升方法 从其他队伍那里学习到的提升方法 总结和感想 神经网络方法的一点思考 大数据量与分布式计算的一点思考 参加比赛和学习知识的对比 最后的感受 趣事 写在前面 我是一个之前PhD做分布式计算.虚拟机调度,毕业之后年初才转ML的家伙,自恃有点学习开发能力和混迹ICPC竞赛的底子,对数据还有些敏感度,有那么几个可以跟着学习的人,斗胆在5月底开始利用业余时间玩一玩. 最后的成绩是预赛

Multi-label classification with Keras In today’s blog post you learned how to perform multi-label classification with Keras. Performing multi-label classification with Keras is straightforward and includes two primary steps: Replace the softmax activ

前言 做室内定位的人其实内心都明白:基于指纹方法的移动端定位,无论paper每年出来多少,距离真正的大规模应用的距离还有多么遥远.指纹采集,指纹更新,似乎在生产实践上就是不可能的难题.所有还在基于人工格网数据采集做室内定位,除了发paper就是在非常小的范围内靠投入极大的人力物力,来做小范围应用.因为无线信号,无论是基于WiFi,Beacon还是zigbee,通过采集指纹来定位,除了信号本身波动和环境影响,不同的信号发射源,不同的信号接收器(各种各样的手机,平板,智能手表)都严重影响定位精度.而

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