阿里云天池机器学习训练营任务四

最新推荐文章于 2025-12-01 13:49:36 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-01 13:49:36 发布 · 2.6k 阅读

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幸福感受众多因素影响，从国家政策到个人经历不一而足。本文探讨了幸福感的本质及其复杂影响因素，并介绍了天池新人实战赛，这是一场旨在帮助新手掌握数据挖掘技能的比赛。

幸福感是一个古老而深刻的话题，是人类世代追求的方向。与幸福感相关的因素成千上万、因人而异，大如国计民生，小如路边烤红薯，都会对幸福感产生影响。这些错综复杂的因素中，我们能找到其中的共性，一窥幸福感的要义吗？

赛事简介

天池新人实战赛是针对数据新人开设的实战练习专场，以经典赛题作为学习场景，提供详尽入门教程，手把手教你学习数据挖掘。天池希望新人赛能成为高校备受热捧的数据实战课程，帮助更多学生掌握数据技能。

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阿里云天池机器学习训练营笔记

2303_76313435的博客

11-18

240

逻辑回归（Logistic regression，简称LR）虽然其中带有"回归"两个字，但逻辑回归其实是一个分类模型，并且广泛应用于各个领域之中。虽然现在深度学习相对于这些传统方法更为火热，但实则这些传统方法由于其独特的优势依然广泛应用于各个领域中。而对于逻辑回归而且，最为突出的两点就是其模型简单和模型的可解释性强。优点：实现简单，易于理解和实现；计算代价不高，速度很快，存储资源低；

阿里云天池机器学习训练营任务二

weixin_56123508的博客

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1.1 XGBoost的介绍 XGBoost是2016年由华盛顿大学陈天奇老师带领开发的一个可扩展机器学习系统。严格意义上讲XGBoost并不是一种模型，而是一个可供用户轻松解决分类、回归或排序问题的软件包。它内部实现了梯度提升树(GBDT)模型，并对模型中的算法进行了诸多优化，在取得高精度的同时又保持了极快的速度，在一段时间内成为了国内外数据挖掘、机器学习领域中的大规模杀伤性武器。更重要的是，XGBoost在系统优化和机器学习原理方面都进行了深入的考虑。毫不夸张的讲，XGBoost提供的可扩展性，可

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阿里云天池机器学习训练营任务一

weixin_56123508的博客

03-31

236

机器学习算法（一）: 基于逻辑回归的分类预测 1 逻辑回归的介绍和应用 1.1 逻辑回归的介绍逻辑回归（Logistic regression，简称LR）虽然其中带有"回归"两个字，但逻辑回归其实是一个分类模型，并且广泛应用于各个领域之中。虽然现在深度学习相对于这些传统方法更为火热，但实则这些传统方法由于其独特的优势依然广泛应用于各个领域中。而对于逻辑回归而且，最为突出的两点就是其模型简单和模型的可解释性强。逻辑回归模型的优劣势: 优点：实现简单，易于理解和实现；计算代价不高，速度很快，存

阿里云天池机器学习训练营_Day4

m0_64913181的博客

03-30

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朴素贝叶斯算法（Naive Bayes, NB) 是应用最为广泛的分类算法之一。它是基于贝叶斯定义和特征条件独立假设的分类器方法。由于朴素贝叶斯法基于贝叶斯公式计算得到，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。NB模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。当年的垃圾邮件分类都是基于朴素贝叶斯分类器识别的。 2.朴素贝叶斯的应用朴素贝叶斯算法假设所有特征的出现相互独立互不影响，每一特征同等重要，又因为其简单，而且具有很好的可解释性一般。相对于其他精心设计的更复杂的分类算法，朴素贝.

阿里云天池机器学习训练营_Day1

m0_64913181的博客

03-30

168

学习目标了解逻辑回归的理论掌握逻辑回归的 sklearn 函数调用使用并将其运用到鸢尾花数据集预测 Demo实践：准备软件包：我们需要现在准备一些软件包 numpy：是用Python进行科学计算的基本软件包。 sklearn：为数据挖掘和数据分析提供的简单高效的工具。 matplotlib ：是一个用于在Python中绘制图表的库。 Seaborn：是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装,从而使得作图更加容易 #调入库 import numpy .

阿里云天池机器学习训练营_Day2

m0_64913181的博客

03-30

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1XGBoost本质上还是一个GBDT，但是力争把速度和效率发挥到极致，所以叫X (Extreme) GBoosted。 XGBoost的核心算法思想不难，基本就是： 1.不断地添加树，不断地进行特征分裂来生长一棵树，每次添加一个树，其实是学习一个新函数 f(x)，去拟合上次预测的残差。 2.当我们训练完成得到k棵树，我们要预测一个样本的分数，其实就是根据这个样本的特征，在每棵树中会落到对应的一个叶子节点，每个叶子节点就对应一个分数 3.最后只需要将每棵树对应的分数加起来...

阿里云天池机器学习训练营任务三

weixin_56123508的博客

03-31

340

1.1 LightGBM的介绍 LightGBM是2017年由微软推出的可扩展机器学习系统，是微软旗下DMKT的一个开源项目，由2014年首届阿里巴巴大数据竞赛获胜者之一柯国霖老师带领开发。它是一款基于GBDT（梯度提升决策树）算法的分布式梯度提升框架，为了满足缩短模型计算时间的需求，LightGBM的设计思路主要集中在减小数据对内存与计算性能的使用，以及减少多机器并行计算时的通讯代价。 LightGBM可以看作是XGBoost的升级豪华版，在获得与XGBoost近似精度的同时，又提供了更快的训练速度与

阿里云天池机器学习训练营task1

m0_64913238的博客

03-31

317

1. 下载数据集使用阿里云的天池资源，创建Data Science Workshop Notebook。运行下列代码进行下载注释：！的意思是用终端运行环境要求： TensorFlow版本：2.0+ KerasKeras是一个高层神经网络API，Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow、Theano以及CNTK后端。Keras 为支持快速实验而生，能够把你的idea迅速转换为结果。Kears的优势：简易和快速的原型设计（keras具有高度模块化，极简，

阿里云天池机器学习训练营(Day10):幸福感预测

weixin_43332727的博客

12-26

1440

1 赛题背景在社会科学领域，幸福感的研究占有重要的位置。这个涉及了哲学、心理学、社会学、经济学等多方学科的话题复杂而有趣；同时与大家生活息息相关，每个人对幸福感都有自己的衡量标准。如果能发现影响幸福感的共性，生活中是不是将多一些乐趣；如果能找到影响幸福感的政策因素，便能优化资源配置来提升国民的幸福感。目前社会科学研究注重变量的可解释性和未来政策的落地，主要采用了线性回归和逻辑回归的方法，在收入、健康、职业、社交关系、休闲方式等经济人口因素；以及政府公共服务、宏观经济环境、税负等宏观因素上有了一系列的推测

阿里云天池机器学习训练营-Day1

pengfeng981126的博客

12-14

528

学习目标：了解逻辑回归的理论掌握逻辑回归的 sklearn 函数调用使用并将其运用到鸢尾花数据集预测 Demo实践：准备软件包：我们需要现在准备一些软件包 numpy：是用Python进行科学计算的基本软件包。 sklearn：为数据挖掘和数据分析提供的简单高效的工具。 matplotlib ：是一个用于在Python中绘制图表的库。 Seaborn：是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装,从而使得作图更加容易 #调入库 import numpy as np imp

阿里云天池金融风控训练营 · Task 2 数据分析学习笔记

HINATA_T的博客

04-25

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学习目标：提示：这里可以添加学习目标例如：一周掌握 Java 入门知识学习内容：提示：这里可以添加要学的内容例如： 1、搭建 Java 开发环境 2、掌握 Java 基本语法 3、掌握条件语句 4、掌握循环语句学习时间：提示：这里可以添加计划学习的时间例如： 1、周一至周五晚上 7 点—晚上9点 2、周六上午 9 点-上午 11 点 3、周日下午 3 点-下午 6 点学习产出：提示：这里统计学习计划的总量例如： 1、技术笔记 2 遍 2、优快云技术博客 3 篇

Python Pandas多列合并成一长列(扁平化)

视觉算法小趴菜的博客

11-29

406

本文介绍了Pandas中三种数据扁平化方法：melt()按变量名和值两列重组数据，concat()垂直拼接多列，stack()将多列转为单列。测试数据显示melt()保留原列名信息，concat()和stack()仅保留数值。三种方法各有特点，适用于不同的数据扁平化需求。

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摘要：本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。

【Android逆向工程】第8章：Frida 高级应用：函数追踪与 RPC 调用

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w987333120的博客

12-01

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本文介绍了Frida框架的核心功能与应用技巧，包括函数调用栈追踪、RPC机制、批量Hook、内存操作和脚本模块化等关键技术。重点讲解了Thread.backtrace()和DebugSymbol.fromAddress()的用法，提供Java和Native函数的调用栈追踪示例，并展示了调用栈过滤与分析方法。最后通过实战案例演示登录流程追踪和RPC调用，同时给出常见问题解决方案。这些技术可有效提升逆向分析效率，适用于移动应用安全测试场景。

遗留Python包中的漏洞代码可通过域名劫持攻击Python包索引

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454

遗留Python包漏洞可致供应链攻击，域名劫持风险威胁PyPI生态。

python自动化脚本-下载最新最全LPR

zhang_ruiqiang的博客

11-27

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本文介绍了一个Python自动化脚本，用于从中国人民银行官网批量获取贷款市场报价利率(LPR)数据。通过分析网页结构，发现LPR数据分布在4个索引页面中，每个页面包含多个带有特定标题的链接。脚本使用BeautifulSoup解析网页，自动提取并存储所有LPR数据到本地文件，解决了手动下载效率低、易出错的问题。核心功能包括：页面URL自动生成、目标链接定位、数据内容提取和结果保存。该方案显著提高了数据采集效率，为金融数据分析提供了便利。

Python抓取ZLibrary元数据实战指南

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11-29

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本文介绍使用Python抓取ZLibrary电子书元数据的技术方案。首先说明准备工作，包括Python环境配置、网页结构分析和反爬策略。详细讲解两种抓取方法：静态页面使用requests+BeautifulSoup解析，动态内容通过Selenium模拟浏览器操作。提供数据存储示例（CSV/JSON格式）和清洗技巧，并介绍异步抓取、Scrapy框架等高级优化方案。特别强调法律合规性，包括遵守robots.txt、控制请求频率及版权注意事项。附完整代码示例链接，为电子书数据分析提供技术参考。

探索PFC2D流固耦合：模拟煤层塌陷的奇妙之旅

2503_94141257的博客

11-27

340

该模型是模拟的煤层塌陷的pfc2D流固耦合：运用fipy（python）-pfc2d联合的方法实现。不仅方法创新，可修改，内容操作性强，调整内部代码可实现多边形区域的三角网格流域，灵活性强，还设置的有悬浮颗粒定向删除，点位移的实时监测等多内容，干货满满，你买这个一个代码，但里边不止这一个代码的内容。代码真实有效。内部包含：前后水头、位移、渗透系数等多个水力参数，内容丰富。

阿里云天池大赛：机器学习在工业蒸汽量预测中的应用

本次提到的“数据-工业蒸汽量预测-阿里云天池大赛”是一个结合了工业领域与机器学习算法的实践活动，旨在通过数据分析和机器学习技术来预测工业蒸汽量。下面将详细介绍这一大赛中所涉及的关键知识点。 ### 1. 工业...