随笔分类 -  kaggle

pandas数据相关基本操作
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posted @ 2019-04-24 15:49 合唱团abc 阅读(4) 评论(0) 推荐(0) 编辑
常见特征分类
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posted @ 2019-04-17 15:35 合唱团abc 阅读(4) 评论(0) 推荐(0) 编辑
对数据分析的一点思考
摘要：1、机器内存不足的解决方案：EasyEnsemble的方法，即多次下采样（放回采样，这样产生的训练集才相互独立）产生多个不同的训练集，进而训练多个不同的分类器，通过组合多个分类器的结果得到最终的结果 2、统计历史点击率时的平滑技巧 https://cloud.tencent.com/develope 阅读全文
posted @ 2019-04-15 17:45 合唱团abc 阅读(178) 评论(0) 推荐(0) 编辑
pandas常见函数详细使用
摘要：read_csv函数 常见参数： header： header=None 指明原始文件数据没有列索引，这样read_csv会自动加上列索引，除非你给定列索引的名字。 header=0 表示文件第0行（即第一行，索引从0开始）为列索引，这样加names会替换原来的列索引。如果没有传入names参数，默 阅读全文
posted @ 2019-04-09 18:03 合唱团abc 阅读(659) 评论(0) 推荐(0) 编辑
pandas笔记
摘要：https://ericfu.me/10-minutes-to-pandas/ 对象： Series 是一个值的序列，它只有一个列，以及索引（默认整数索引）。DataFrame 是由 Series 组成的 输出： Series属性： df = pd.DataFrame({ 'col1' : ['A' 阅读全文
posted @ 2019-03-01 18:30 合唱团abc 阅读(218) 评论(0) 推荐(0) 编辑
Kaggle的Outbrain点击预测比赛分析
摘要：https://yq.aliyun.com/articles/293596 https://www.kaggle.com/c/outbrain-click-prediction https://www.kaggle.com/anokas/outbrain-eda 用户个性化点击率预估 基本场景： d 阅读全文
posted @ 2019-03-01 16:02 合唱团abc 阅读(1011) 评论(0) 推荐(0) 编辑
talkingdata比赛分析
摘要：1、kaggle数据分析经验： https://medium.com/unstructured/how-feature-engineering-can-help-you-do-well-in-a-kaggle-competition-part-i-9cc9a883514d https://yq.al 阅读全文
posted @ 2019-02-25 17:27 合唱团abc 阅读(370) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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