数据挖掘竞赛

【BetterBench】2024年都有哪些数学建模竞赛和大数据竞赛？

2024年32个数学建模和数据挖掘竞赛重磅来袭！！！
Better Bench·2024-01-13 19:45

GBDT、XGBoost、LightGBM的区别与联系

GBDT也是各种数据挖掘竞赛的致命武器，据统计Kaggle上的比赛有一半以上的冠军方案都是基于GBDT。
徐卜灵·2024-01-05 19:32

【经验分享】我的数据挖掘竞赛之路及秋招总结

作者|宇智波子光（cqlll.github.io）学校|东南大学研究|数据科学出品|AI蜗牛车写在前面大家好，我是一名机器学习爱好者。即便是这样简单的开头，不知为何，我仍有一种心潮澎湃的感觉（哈哈哈，感觉还是高中时候的作文范）。简单介绍一下我的背景，本科211现985某振动中心研究生，秋招上岸华为算法岗，相比而言，其实现在自己还是很菜，但我很清楚自己loss的优化方向在哪里，在此和大家作些分享，希
文文学霸·2023-09-25 22:41

【数据挖掘竞赛】——科大讯飞：锂离子电池生产参数调控及生产温度预测挑战赛

‍♂️个人主页：@Lingxw_w的个人主页✍作者简介：计算机科学与技术研究生在读希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+【科大讯飞】报名链接：https://challenge.xfyun.cn?invitaCode=GQTcFX目录一、赛事背景
Lingxw_w·2023-08-04 01:05

【打卡】苹果叶片病害分类和建筑物变化检测数据挖掘竞赛

【打卡】苹果叶片病害分类和建筑物变化检测数据挖掘竞赛文章目录【打卡】苹果叶片病害分类和建筑物变化检测数据挖掘竞赛Task1两个赛题数据可视化任务2苹果病害数据加载与数据增强任务三果病害模型训练与预测任务
bj_zhb·2023-06-16 14:16

时间序列规则法快速入门

今年我参加了IJCAI-17数据挖掘竞赛和KDDCUP2017，分别获得了第三名和第九名。两个比赛都是时间序列数据。
dropout·2023-04-20 02:06

Kaggle神器LightGBM最全解读（附代码说明）！

GBDT不仅在工业界应用广泛，通常被用于多分类、点击率预测、搜索排序等任务；在各种数据挖掘竞赛中也是致命武
Sim1480·2023-04-13 08:23

LightGBM（lgb）介绍

GBDT不仅在工业界应用广泛，通常被用于多分类、点击率预测、搜索排序等任务；在各种数据挖掘竞赛中也是致命武器，据统计Kaggle上的比赛有一半以上的冠军方案都是基于GBDT。而L
浩波的笔记·2023-04-02 23:27

python 数据分析排名_【Kaggle入门级竞赛top5%排名经验分享】— 分析篇

作者：xiaoyu微信公众号：Python数据科学Kaggle作为公认的数据挖掘竞赛平台，有很多公开的优秀项目，而其中作为初学者入门的一个好的项目就是：泰坦尼克号生还者预测。
weixin_39886251·2023-03-22 07:37

视频教程- 数据挖掘竞赛-优胜解决方案实战-机器学习

数据挖掘竞赛-优胜解决方案实战计算机博士，专注于机器学习与计算机视觉领域，深度学习领域一线实战讲师。在图像识别领域有着丰富经验，实现过包括人脸识别，物体识别，关键点检测等多种应用的新算法。
weixin_32826779·2023-02-06 21:53

LightGBM介绍

在各种数据挖掘竞赛中也是致命的武器，据统计Kaggle比赛上有一般的冠军方案都是基于GBDT，而LightGBM（LightGradientBoostingMach
big_matster·2023-01-24 07:35

"阿里巴巴"杯北邮数据挖掘竞赛（一）

"阿里巴巴"杯北邮数据挖掘竞赛一、赛题介绍在天猫，每天都会有数千万的用户通过品牌发现自己喜欢的商品，品牌是联接消费者与商品最重要的纽带。
zhihua_bupt·2022-12-25 09:21

LightGBM（lgb）详解

GBDT不仅在工业界应用广泛，通常被用于多分类、点击率预测、搜索排序等任务；在各种数据挖掘竞赛中也是致命武器，据统计Kaggle上的比赛有一半以上的冠军方案都是基于GBDT。而L
越前浩波·2022-12-22 22:25

spark机器学习笔记：（七）用Spark Python构建聚类模型

风雪夜归子（英文名：Allen），机器学习算法攻城狮，喜爱钻研MeachineLearning的黑科技，对DeepLearning和ArtificialIntelligence充满兴趣，经常关注Kaggle数据挖掘竞赛平台
风雪夜归子·2022-12-19 10:24

spark机器学习笔记：（四）用Spark Python构建分类模型（上）

风雪夜归子（英文名：Allen），机器学习算法攻城狮，喜爱钻研MeachineLearning的黑科技，对DeepLearning和ArtificialIntelligence充满兴趣，经常关注Kaggle数据挖掘竞赛平台
风雪夜归子·2022-12-16 17:35

吃瓜教程 [西瓜书]任务打卡 Task1: 第一章

吃瓜教程[西瓜书]任务打卡Task1:第一章我是通过大数据挖掘竞赛入门机器学习,在此前并没有系统地学过基础理论,做的工作比较多的是通过复现大佬在kaggle,天池上的教程,调包实现编程的求解.因此,我这次通过参与
苏忘川·2022-12-13 21:01

【数据挖掘竞赛】零基础入门数据挖掘-二手汽车价格预测

目录一、导入数据二、数据查看可视化缺失值占比绘制所有变量的柱形图，查看数据查看各特征与目标变量price的相关性三、数据处理处理异常值查看seller,offerType的取值查看特征notRepairedDamage异常值截断填充缺失值删除取值无变化的特征查看目标变量price对price做对数log变换四、特征构造构造新特征：计算某品牌的销售统计量构造新特征：使用时间对连续型特征数据进行分桶对
—Xi—·2022-12-09 12:42

数据挖掘竞赛——糖尿病遗传风险检测挑战赛进阶

本次比赛是一个数据挖掘赛，需要选手通过训练集数据构建模型，然后对验证集数据进行预测，预测结果进行提交。本题的任务是构建一种模型，该模型能够根据患者的测试数据来预测这个患者是否患有糖尿病。这种类型的任务是典型的二分类问题（患有糖尿病/不患有糖尿病），模型的预测输出为0或1（患有糖尿病：1，未患有糖尿病：0）赛事链接：https://challenge.xfyun.cn/topic/info?type
卡卡南安·2022-12-04 13:48

2022年（2023届）西电计算机保研经历分享（清深、自所、计算所、浙科南、北航、哈工等）

四六级：CET4621，CET6609个人荣誉：国家奖学金x2、优秀共青团员竞赛：数模美赛M、数模国赛省二、数模校赛一等奖、数竞三等x2、英语竞赛二等x2、英语阅读校特、英语写作校二项目：Kaggle某数据挖掘竞赛前
Polaris_T·2022-11-15 07:19

2021年度总结—四非计算机保研经历（参营：清华网研院、中科大先研院、华师大数据科学院、厦大计算机系、上科大信息学院）

本人背景本科：❌❌大学(非985、非211、非双一流，四非）专业：计算机科学与技术Rank：专业1/245，学院1/593，保研率~2%英语：四六级通过，六级飘过（听说硬伤）科研：AI安全、数据挖掘竞赛
wujiekd·2022-09-22 21:40

2022年竞赛打榜，神经网络还是干不过树模型？？

从Kaggle平台上对数据挖掘竞赛Top团队使用的工具统计上也能看出，XGBoost和LightGBM这类提升（Boosting）树模型依旧占据主要地位。
夕小瑶·2022-08-31 19:58

百度获得2022 KDD Cup主办权，赛题直指“双碳”目标

KDDCup：数据挖掘领域的“世界杯”KDDCup（国际知识发现和数据挖掘竞赛）比赛由ACM协会的SIGKDD分会举办，从1997年开始，每年举办一次，被称为数据挖掘领域的世界杯，是该领域水平最高、最有影响力的顶级赛事
·2022-04-01 16:10

机器学习之LightGBM

GBDT不仅在工业界应用广泛，通常被用于多分类、点击率预测、搜索排序等任务；在各种数据挖掘竞赛中也是致命武器，据统计Kaggle上的比赛有
专注于计算机视觉的AndyJiang·2022-02-18 07:26

2021 年 五一数学建模比赛 B 题（第四问至第六问）

文章目录第四问第一理解第二理解第五问第六问PageRank算法应用PageRankJ和N设置消防站后逐年建立消防站（失败的尝试）改进方案代码与提问本人专挑数据挖掘、机器学习和NLP类型的题目做，有兴趣也可以逛逛我的数据挖掘竞赛专栏
zhuo木鸟·2021-05-27 21:56

2021 年 五一数学建模比赛 B 题（第一问至第三问）

单元时序预测数据预处理模型搭建（参数筛选+模型效果）参数筛选模型效果思路②——多元时序预测LSTMs模型LSTMs效果图尾声代码与提问本人专挑数据挖掘、机器学习和NLP类型的题目做，有兴趣也可以逛逛我的数据挖掘竞赛
zhuo木鸟·2021-05-23 09:21

2021 年“认证杯”网络挑战赛 B 题（第二阶段）

文章目录思路第一阶段第二阶段结果参数网格结果输出毕宿星流位置和速度分布毕星团位置和速度分布代码本人专挑数据挖掘、机器学习和NLP类型的题目做，有兴趣也可以逛逛我的数据挖掘竞赛专栏。
zhuo木鸟·2021-05-15 10:10

2021 年“认证杯”网络挑战赛 B 题（第一阶段）

缺失数据机器学习方法填充数据集标准化筛选模型参数筛选机器学习模型模型训练和评价神经网络模型→缺失值DBSCAN聚类得出星群聚类参数筛选——1聚类参数筛选——2结果与H-R图毕星团HIP：绘制H-R图代码与提问本人专挑数据挖掘、机器学习和NLP类型的题目做，有兴趣也可以逛逛我的数据挖掘竞赛专栏
zhuo木鸟·2021-05-13 21:20

使用hyperopt对Lightgbm调参----自动调参

微软的lightgbm已经成为了数据挖掘竞赛的必用工具，运行速度快，准确率高等等各种优点。
虹猫_少侠·2021-04-14 20:44

文本情感分类python_文本情感分类（一）：传统模型

前言：四五月份的时候，我参加了两个数据挖掘相关的竞赛，分别是物电学院举办的“亮剑杯”，以及第三届“泰迪杯”全国大学生数据挖掘竞赛。很碰巧的是，两个比赛中，都有一题主要涉及到中文情感分类工作。
Sahadhammika·2020-12-30 04:53

数据挖掘竞赛-北京PM2.5浓度回归分析训练赛

北京PM2.5浓度回归分析训练赛简介DC上的一个回归题，比较简单。时间原因没有细看，提交到70多名就结束了。使用stacking方法结合多个回归模型。过程数据获取官方给定。数据探索训练集有35746条记录，13个字段，有表头，其中pm2.5为目标。叙述数据预处理主要对date属性进行预处理，因为其字符串属性无法参与建模。利用time模块解析日期并生成新特征为年、月、日、周。还可以进行一些特征组合，
周先森爱吃素·2020-09-15 21:41

特征工程

上周参加了学校的数据挖掘竞赛，总的来说，在还需要人工干预的机器学习相关的任务中，主要解决两个问题：（1）如何将原始的数据处理成合格的数据输入（2）如何获得输入数据中的规律。
weixin_30653023·2020-09-13 03:41

kaggle数据挖掘竞赛--信用卡违约风险评估模型

本例程是通过客户提供的信息分析客户会产生违约的可能性。由此来判断是否要给客户提供贷款。背景内容不再多说，数据相关的解释在代码中会有注释。运行中缺失的包请自行安装，我这里的环境是anaconda直接上代码：importnumpyasnoimportpandasaspdimportosimportseabornassnscolor=sns.color_palette()importmatplotlib
小-灰-灰·2020-08-26 14:51

kaggle数据挖掘竞赛Home Credit Default Risk讲解

1.从常理来说这种预测的结果应该是0,1，也就是分为欺诈和不欺诈两种，一般衡量指标为accuracy，但是如果这样会有缺点，因为可以预测所有人都是不欺诈的，这时accuracy的值就会很大，但这样的方案无法应用。所以这里把预测的结果写为连续，这样衡量指标就可以主要用ROC，AUC和F1Score作为衡量指标，也更准确了。2.EDA(ExploratoryDataAnalysis)探索性数据分析(E
满天星._·2020-08-26 13:33

【听课笔记】数据挖掘竞赛——特征工程中的开发与技巧

【听课笔记】数据挖掘竞赛——特征工程中的开发与技巧写在前面有机会在老师的指引下听了下此次【课程：特征工程中的开发与技巧】。
春风惹人醉·2020-08-25 09:09

零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测 赛题理解和EDA

这个是DataWhale在本次数据挖掘竞赛提供的学习思路图。
beautiful_well·2020-08-23 23:56

数据预处理系列：（三）把数据调整为标准正态分布

风雪夜归子（英文名:Allen），机器学习算法攻城狮，喜爱钻研MachineLearning的黑科技，对DeepLearning和ArtificialIntelligence充满兴趣，经常关注kaggle数据挖掘竞赛平台
风雪夜归子·2020-08-22 14:38

数据挖掘竞赛-美国King County房价预测训练赛

美国KingCounty房价预测训练赛简介DC上的一个回归题（正经的回归题）。比较简单。时间原因（暂时没什么时间看国内旧赛），看了一下网上的解答，改善了一下神经网络就提交了。过程数据获取报名成功后到官网提供的入口下载，或者我的Github也上传了。数据探索简单了解数据格式。训练集有10000条记录，14个特征，描述如下。（注意，官方数据集没有表头）其中，第二列“销售价格”就是目标。测试集有3000
周先森爱吃素·2020-08-21 23:21

数据挖掘竞赛-员工离职预测训练赛

员工离职预测简介比较基础的分类问题核心思路为属性构造+逻辑回归过程数据获取报名这个比赛即可获取到这个数据点击获取数据探索无关项EmployeeNumber为编号，对建模是干扰项，删除即可。StandardHours和Over18全数据集固定值，没有意义，删除。相关性高相关图发现有两项相关性极高，删除其中一个JobLevel数据预处理属性构造个人凭感觉制造了几个新特征-one-hot编码对几个字符串
TheGB·2020-08-21 21:31

关于可能的OPPO HR面

我有较为丰富的项目经验和实习经历，上课期间和同学组成小组，做过一个云计算项目，并抽取了其中一部分参加了kaggle数据挖掘竞赛。
柴俊涛·2020-08-20 07:08

数据预处理系列：（十七）用随机梯度下降处理回归

风雪夜归子（英文名:Allen），机器学习算法攻城狮，喜爱钻研MachineLearning的黑科技，对DeepLearning和ArtificialIntelligence充满兴趣，经常关注kaggle数据挖掘竞赛平台
风雪夜归子·2020-08-18 12:39

CIKM Competition数据挖掘竞赛夺冠算法-陈运文

原文地址：http://www.52nlp.cn/cikm-competition-topdata背景CIKMCup(或者称为CIKMCompetition)是ACMCIKM举办的国际数据挖掘竞赛的名称
gfxjj123·2020-08-17 18:06

数据挖掘竞赛指南：曾经的数据挖掘少年，如今的阿里算法大佬

Datawhale作者：杰少，南京大学硕士简介：杰少，南京大学硕士，天池数据科学家，就职于阿里。KDD19,NIPS18,JDD19第二名，天池竞赛5次Top3，其他数据竞赛平台奖项20余项。数据竞赛近几年在国内发展迅速，参加数据竞赛对于参赛者来说可以锻炼数据分析，算法建模的能力，运气好的话还可以获得不菲的奖金；对于公司来说，也可以从众多优秀的方案中选取有价值的部分用于自己的生产，是一件互利共赢的
Datawhale·2020-08-16 11:12

数据预处理系列：（十一）用核PCA实现非线性降维

风雪夜归子（英文名:Allen），机器学习算法攻城狮，喜爱钻研MachineLearning的黑科技，对DeepLearning和ArtificialIntelligence充满兴趣，经常关注kaggle数据挖掘竞赛平台
风雪夜归子·2020-08-13 20:05

数据挖掘算法源代码：很好的参考资料

kaggle上近一段时间数据挖掘竞赛的获奖队伍的源代码，对掌握相应的数据挖掘技术很有帮助。这些代码和技术都是经过竞赛实际检验的，比很多华而不实的学术论文要接地气得多。
weixin_30443747·2020-08-12 13:24

Titanic: Machine Learning from Disaster（Kaggle 数据挖掘竞赛）

PredictsurvivalontheTitanic(withtutorialsinExcel,Python,R,andanintroductiontoRandomForests)ThesinkingoftheRMSTitanicisoneofthemostinfamousshipwrecksinhistory.OnApril15,1912,duringhermaidenvoyage,theTi
Wiking__acm·2020-08-10 12:02

机器学习系列：（五）决策树——非线性回归与分类

风雪夜归子（英文名:Allen），机器学习算法攻城狮，喜爱钻研MachineLearning的黑科技，对DeepLearning和ArtificialIntelligence充满兴趣，经常关注kaggle数据挖掘竞赛平台
风雪夜归子·2020-08-07 10:37

Gradient Tree Boosting (GBM, GBRT, GBDT, MART)算法解析和基于XGBoost/Scikit-learn的实现

1.概要GradientTreeBoosting(别名GBM,GBRT,GBDT,MART)是一类很常用的集成学习算法，在KDDCup,Kaggle组织的很多数据挖掘竞赛中多次表现出在分类和回归任务上面最好的
LarryNLPIR·2020-08-04 09:24

数据预处理系列：（十二）用截断奇异值分解降维

风雪夜归子（英文名:Allen），机器学习算法攻城狮，喜爱钻研MachineLearning的黑科技，对DeepLearning和ArtificialIntelligence充满兴趣，经常关注kaggle数据挖掘竞赛平台
风雪夜归子·2020-08-04 03:07

数据预处理系列：（七）处理缺失值

风雪夜归子（英文名:Allen），机器学习算法攻城狮，喜爱钻研MachineLearning的黑科技，对DeepLearning和ArtificialIntelligence充满兴趣，经常关注kaggle数据挖掘竞赛平台
风雪夜归子·2020-07-29 14:59

滴滴数据挖掘竞赛题目

赛题详情在出行问题上，中国市场人数多、人口密度大，总体的出行频率远高于其他国家，这种情况在大城市尤为明显。然而，截至目前中国拥有汽车的人口只有不到10%，这意味着在中国人们的出行更加依赖于出租车、公共交通等市场提供的服务。另一方面，滴滴出行占领了国内绝大部分的网络呼叫出行市场，面对着巨大的数据量以及与日俱增的数据处理需求。截至目前，滴滴出行平台日均需处理1100万订单，需要分析的数据量达到50TB
文宇肃然·2020-07-28 23:11
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