摘要：
今天我们提交了两次数据，第一次是11929条，成绩为76.35；第二次是12291条，成绩为77.38；我们通过将那几个新特征慢慢加进去，和将原来一些特征增删之后得出这次结果。我们从之前，到现在在筛选特征的过程中发现：在一个比较理想的特征组加入某个新特征后，数据值降低，用另一个新特征代替那个特征之后 阅读全文
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现在我们已经用wxpython制作一个gui程序，目前它只能用于筛选有用的特征组。我们知道好的特征是非常重要，但有用的特征组是同等重要，这个工具可以使我们更加迅速的筛选有用的特征组合，大大节约我们的时间，而且操作起来非常简单。 这个工具的缺点是：从几十个特征中筛选出十个特征速度为最优，如果特征数增加 阅读全文
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恢复内容开始 我们参加的大数据竞赛初赛已经结束，经过这些天的努力，我们也成功进入复赛。我们在初赛的最高成绩的准确率为97.65%；作为一名大一生，在与那些名校的竞争中，我们有这样的成绩，我们倍感高兴与自豪；现在我想从我们刚开始参加比赛时做一个简要的总结。 matlab入门 作为一名大一新生，别说对于 阅读全文
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今天添加了几个新特征，第一次的分数为81.6，第二次为82.63 阅读全文
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这几天相继增加了几个特征，但是成绩依旧不理想，接下来的工作依旧是找特征、找特征 阅读全文
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xgboost的安装虽然复杂，但是经过很多任大佬的不懈努力，现在的安装明显简单了很多（前提是装好scipy、numpy）： 下载xgboost链接：http://pan.baidu.com/s/1dFd39pZ 密码：13wb 下载完之后解压，进到python-package这个目录下执行命令： p 阅读全文
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今天寻找了新特征和组合，并且提交了数据，很明显现在又步入止步不前的状态了，那么我们的特征肯定是不够的，我们还需要继续寻找特征，继续寻找组合，继续筛选特征 阅读全文
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随机森林是通过投票来预测数据的，每次投票票数超过半数的特征则被确认为某类数据，我们曾经觉得随机森林的投票太过严格，于是花了几天时间试着修改随机森林，让其投票超过4/10的数据认为是我们所需求的数据，可是接连的现象让我们发现我们的无知，我们的提交数据变多了，可分数降低了，而且越来越低，曾最低达到40分 阅读全文
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昨晚的博客没写，今天加上 这几天一直疯狂找特征，大家也都很努力、很上心 在这里把上个月的努力总结一下 作为一个程序员 ，我认为就是极大限度地“偷懒”，因为程序可以帮助我们完成我们想要的一些操作，我们曾经有好多个程序：一些是提取特征、随机森林的程序、非常多的特征组合程序、提取机器输出程序后其中含有的机 阅读全文
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数据归一化 数据的标准化是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间，一般为0到1之间。在某些比较和评价的指标处理中经常会用到，去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。 常见的数据归一化的方法有： 1.min-max标准化(离差标准化) 是对原始数据 阅读全文
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总结一下现在的情况： 特征数目很少 训练数据很少 改进算法 但是作为刚刚入门Python的新手来说，更改算法等于扒皮抽筋——太难，所以目前算法方面继续探索，但是特征提取不能止步，而且抓紧时间把训练数据提上去 阅读全文