随笔分类 - 竞赛ing
摘要:赛题任务 : 语义分割任务赛题思路 : 构建深度学习语义分割模型完成步骤1: 基本的语义分割模型 (FCN或UNet )、损失函数,跑通流程步骤2 : 根据交又验证训练多个模型,完成模型结果集成步骤3 : 对预测闻值进行搜索&可视化,改进损失函数&模型结构步骤4 :寻找外部数据,构建预训练模型步骤5
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摘要:MSE sklearn中调用mean_squared_error() 函数 回归模型算法: 线性回归,岭回归,LASSO回归,决策树,梯度提升树 数据探索———— 双变量分析 (1) 连续-连续 散点图,相关性(np.corrcoef) (2)类比-类别 双向表,柱状图,卡方检验 (3)类别-连续
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摘要:1. 数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已 2. 对官方所给的数据进行细致的分析与探索,对于数据的探索与分析是为了能更好地理解数据,包括数据的整体情况、每个字段的含义、数据字段中是否存在奇怪的或错误的情况(例如某些特征字段中出现了大量的空值,身高体重等特征中出现了负数的情
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摘要:1. 独热编码(离散变量) eg: ——>0,1 对二分类没有实际作用,适应多分类 OneHotEncoder 2. 连续变量分箱 离散化 等宽,uniform(KBinsDiscretizer)收到异常值影响 等频,quantile 忽略异常值影响 聚类 cluster.KMeans 3. 分组统
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