39实战Kaggle比赛：狗的品种识别（ImageNetDogs）比赛链接：DogBreedIdentification|Kaggle1.导入包importtorchfromtorchimportnnimportcollectionsimportmathimportosimportshutilimporttorchvisionfromd2limporttorchasd2limportmatplotlib.pyplo

ML2023Spring-HW6相关信息：课程主页课程视频SamplecodeHW06视频HW06PDF个人完整代码分享:GitHub|Gitee|GitCodeP.S.HW06是在Judgeboi上提交的，出于学习目的这里会自定义两个度量的函数，不用深究，遵循Suggestion就可以达成学习的目的。每年的数据集si

拿到数据首先查看数据信息和描述 importpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt#加载数据（保留原路径，但在实际应用中建议使用相对路径或环境变量）data=pd.read_csv(r"C:\Users\11794\Desktop\收入分类\training.csv",encoding

一开始window用不了keras-nlp,用wsl想下载tensorflow2.16.1，失败了，现在换了ubuntu中英文tensorflow显示页面不一样这是中文界面这是英文的就是你用的window系统的话可以用2.10，但2.10之后就只能通过wsl安装了，试了很多次没成功，直接就换成ubuntukeras-nlp在ubuntu也用不了，te

以下内容为结合李沐老师的课程和教材补充的学习笔记，以及对课后练习的一些思考，自留回顾，也供同学之人交流参考。本节课程地址：实战Kaggle比赛：预测房价_哔哩哔哩_bilibili本节教材地址：4.10.实战Kaggle比赛：预测房价—动手学深度学习2.0.0documentation(d2l.ai)本节开源代

之前都用的集成算法，发现差异不大，考虑在特征优化上提升数据质量，用NLP算法优化id列有两种方法，分别是countervector和TF-IDF，前者就是词频，后者由TF（词频）和IDF（反文档词频）两部分组成，具体理论部分可参考推荐算法课程学习笔记2：文本特征提取基础_countervector-CSDN博客这篇文章fromsk

特征选择一共有两种方法：filter和wrapper，前者根据指标（如相关系数），后者通过模型（如随机森林）筛选超参数搜索也有三种方法——网格搜索和TPE搜索、贝叶斯优化器搜索等，后两者可以进行一定程度的先验计算，并在实际搜索中不断调整先验判断。在完成上述过程后，还要用交叉验证来看超参数选

目录依赖环境代码导入依赖包定义数据集路径：创建训练集、验证集和测试集的文件夹：代码的作用：设置新的数据集路径与类别名称代码的作用：定义数据预处理和增强变换：代码的作用：定义数据集评估划分与batch大小代码的作用：可视化代码的作用： 评估可视化代码的作用：网络结

接前文，本文主要做以下几件事：1、把前面处理完的几个表拼成一个大表2、做特征衍生（把离散特征和连续特征两两组合得出）#In[89]:#开始拼接表transaction=pd.concat([new_transaction,history_transaction],axis=0,ignore_index=True)#最后一个参数表示产生新的索引#

接上一篇，本篇针对merchant以及transaction数据集进行预处理，包括缺失值、inf值处理以及object类型数据的独热编码转化，完成后详细代码如下：#In[5]:importosimportnumpyasnpimportpandasaspd#In[6]:pd.read_excel('d:/Data_Dictionary.xlsx',header=2,sheet_nam

和新闻按照标题分类差不多，用的朴素贝叶斯#导入必要的包importrandomimportsysfromsklearnimportmodel_selectionfromsklearn.naive_bayesimportMultinomialNBimportjoblibimportre,stringimportpandasaspdimportnumpyasnpdeftext_to_words(file_path)

一、确定问题和目标：1、业务需求分析：与业务团队或相关利益方进行深入沟通，了解他们的需求和期望。分析业务流程，找出可能的瓶颈、机会或挑战。思考机器学习如何帮助解决这些问题或实现业务目标。2、问题定义：将业务需求转化为一个或多个具体的机器学习问题，例如分类、回归

目录前言一、开源方案1.6th获奖方案(代码未开源)1.1.特征工程（关键代码）1.2.方案解析2. 7th获奖方案(开源)2.1.特征工程2.2.特征工程3. 9th获奖方案(半开源)3.1.特征构造3.2.特征筛选3.3.模型3.4.zero_sum（标签后处理）4. 14th获奖方案(开源)4.1.方案

kaggle执行语句%pipinstalldatasetslangchainsentence_transformerstqdmchromadblangchain_wenxin安装langchain相关依赖报错的时候出现了以下报错主要是版本不匹配，报错什么就再加载什么就可以了，执行下面的语句%pipinstallkeras-core执行结果%pipinstallw

比赛类型：LLM文本转写挑战。任务目标是恢复用于转写给定文本的LLM提示语句。在这个竞赛中，参与者将面临识别和复原经LLM改写后文本原始提示的挑战，这是探索如何有效利用LLM进行文本改写的新颖方式。竞赛概述：问题定义：恢复用于转写给定文本的LLM提示。技术挑战：超越传统文本处理

​1、环境设置：此环节将加载实现笔记本无缝功能的基本模块，包括NumPy、Pandas和TensorFlow等库。此外，它还建立了关键的环境常数，如图像尺寸和学习率，这对后续分析和模型训练至关重要。#Generalimportosimportkerasimportnumpyasnpimportpandasaspdimporttensorflow

导出时间：2024-01-1821:00:37星期四python版本：Python3.10.13absl-py==1.4.0accelerate==0.25.0aiofiles==22.1.0aiosqlite==0.19.0anyio==4.2.0argon2-cffi==23.1.0argon2-cffi-bindings==21.2.0array-record==0.5.0arrow==1.3.0astroid==3.0.2asttokens==2.4

参考：https://www.cnblogs.com/jhy-ColdMoon/p/17341992.html需要使用Ngrokimportosimportmultiprocessing!wgethttps://bin.equinox.io/c/4VmDzA7iaHb/ngrok-stable-linux-amd64.zip!unzipngrok-stable-linux-amd64.zip!./ngrokauthtoken[自己的token]pool=multip

Leaderboard：https://www.kaggle.com/competitions/open-problems-single-cell-perturbations/leaderboard2ndSolution:https://www.kaggle.com/competitions/open-problems-single-cell-perturbations/discussion/458738Code：https://github.com/Eliorkalfon/single_ce

本人希望从0开始，自己的Kaggle竞赛12月拿到自己的第一块Kaggle奖牌短期内读完AbhishekThakur的Approaching(Almost)AnyMachineLearningProblem并且发博客记录https://github.com/abhishekkrthakur/approachingalmost12月至少发21篇博客每天保持八小时的学习时间Approachingca

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Kaggle:TitancSurvived数据处理对于这个问题，在训练集中给了10列作为特征。其中有一些对结果预测并没有太大影响的PassengerId、Name、Cabin、Ticket。PassengerId可以直接作为pandas读取cvs文件时候的index_col。train_data=pd.read_csv("dataset/train.csv",index_col="P

Kaggle:OttoGroupClassification数据处理导入相应的包之后，从csv文件中读取数据，指定id列为index列。本身id列也不携带预测信息。同时将训练数据和测试数据拼接在一起。train_data=pd.read_csv("dataset/train.csv",index_col="id")test_data=pd.read_csv("dataset/test.

基本思想需求是对垃圾邮件进行分类。思路1：使用LSTM、GRU等自带的时序模型进行分类。思路2：使用spacy这个NLP库，里面的textcat可直接用来文本分类实际上，思路2比思路1更优。由于是入门题，就只使用思路1了。思路2代码参考：https://blog.csdn.net/qq_21201267/article/details/109109

在考虑使用什么模型之前，我们先看评分标准和数据特点Kaggle给的评测标准是用"均方根误差"，可以联想到，可能是一个线性回归问题。看一下数据情况