[天池竞赛系列]IJCAI-17 口碑商家客流量预测冠军思路

最新推荐文章于 2025-05-12 17:38:58 发布
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#IJCAI #口碑 #客流量

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天池 IJCAI17《口碑商家客流量预测》回顾
梁耀荣的博客
03-14 5005
2017天池口碑商家客流量预测队伍名：卡文尼尔 第一赛季排名：191 第二赛季排名：168 成绩：0.0824这次比赛是抱着学习做特征工程的心态来做的，所以整体思路是模型加少许规则。一路做下来发现对于时间序列的预测，最有效果的特征还是它的历史数据。model1将星期与假期哑变量作为特征，前三周为训练集，分别对每个商家用Lasso来预测，成绩可以到0.0847。但若是对每个商家分别建模，样本量太
阿里天池大数据竞赛——口碑商家客流量预测 A1
piemonsparrow的博客
02-15 4400
阿里天池大赛koubeiyuce1 2017年二月份，天池大数据比赛，口碑商家客流量预测，参赛地址及详情： https://tianchi.shuju.aliyun.com/competition/introduction.htm?spm=5176.100066.333.4.WhLsGZ&raceId=2315911、首先下载数据集，数据集中包含丰富的商家信息。项目的主要目的是根据每个商以往的使
【独家】阿里天池IJCAI17大赛第四名方案全解析（附代码）
weixin_33704591的博客
06-01 404
1. 概述 背景：阿里巴巴和蚂蚁金服逐渐积累了来自用户和商家的海量线上线下交易数据。蚂蚁金服的O2O平台“口碑”使用这些数据为商家提供了包括交易统计，销售分析和销售建议等定制的后端商业智能服务。 赛题官网： 阿里天池IJCAI17（https://tianchi.aliyun.com/competition/introduction.htm?s...
IJCAI 2025 | 高德首个原生3D生成基座大模型「G3PT」重塑3D生成的未来
最新发布
高德技术
05-12 990
该模型通过单张图像即可生成高质量3D Mesh，其核心创新之处在于提出了Cross-scale Querying Transformer模块，实现了3D 数据的多尺度1D Tokenizer，并且引入了Next-scale Autoregressive架构，取代了传统GPT中的Next-token Autoregressive架构，从而巧妙地解决了3D数据无序性这一长期困扰自回归建模的关键难题。它有效地解决了3D数据的无序性和多分辨率特性带来的挑战，实现了从粗到细的高质量3D内容生成，并支持多种条件模态。
[IJCAI-17 口碑商家客流量预测]
weixin_30254435的博客
02-06 642
IJCAI-17 口碑商家客流量预测 第 1 赛季截止日期　　 2017/03/14 赛制介绍 重要时间2月8日08:00:评测启动3月7日10:00:报名截止&队伍融合截止3月8日16:00:更新评测集3月14日16:00:最后一次评测触发 &比赛结束3月19日23:59:代码&解题思路...
天池大数据竞赛平台上IJCAI-17口碑商家客流量预测比赛的解题思路和代码.zip
09-11
1、资源项目源码均已通过严格测试验证，保证能够正常运行； 2、项目问题、技术讨论，可以给博主私信或留言，博主看到后会第一时间与您进行沟通； 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用，尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业，更为适合； 4、下载使用后，可先查看README.md文件（如有），本项目仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。1、资源项目源码均已通过严格测试验证，保证能够正常运行； 2、项目问题、技术讨论，可以给博主私信或留言，博主看到后会第一时间与您进行沟通； 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用，尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业，更为适合； 4、下载使用后，可先查看README.md文件（如有），本项目仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。1、资源项目源码均已通过严格测试验证，保证能够正常运行； 2、项目问题、技术讨论，可以给博主私信或留言，博主看到后会第一时间与您进行沟通； 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用，尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业，更为适合； 4、下载使用后，可先查看README.md文件（如有），本项目仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。1、资源项目源码均已通过严格测试验证，保证能够正常运行； 2、项目问题、技术讨论，可以给博主私信或留言，博主看到后会第一时间与您进行沟通； 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用，尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业，更为适合； 4、下载使用后，可先查看README.md文件（如有），本项目仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。1、资源项目源码均已通过严格测试验证，保证能够正常运行； 2、项目问题、技术讨论，可以给博主私信或留言，博主看到后会第一时间与您进行沟通； 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用，尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业，更为适合； 4、下载使用后，可先查看README.md文件（如有），本项目仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。1、资源项目源码均已通过严格测试验证，保证能够正常运行； 2、项目问题、技术讨论，可以给博主私信或留言，博主看到后会第一时间与您进行沟通； 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用，尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业，更为适合； 4、下载使用后，可先查看README.md文件（如有），本项目仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。1、资源项目源码均已通过严格测试验证，保证能够正常运行； 2、项目问题、技术讨论，可以给博主私信或留言，博主看到后会第一时间与您进行沟通； 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用，尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业，更为适合； 4、下载使用后，可先查看README.md文件（如有），本项目仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。
机器学习----------口碑商家客流量预测（天池大赛案例）学习心得
weixin_43740680的博客
08-09 2711
天池大赛： IJCAI-17 口碑商家客流量预测 https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231591/introduction 大赛第一名： https://gitlab.tianchi.aliyun.com/race231591/gitlab-u2323 https://www.jianshu.com/p/3fe1b0d2b62a htt...
【总结】IJCAI-17 口碑商家客流量预测参赛总结
moshlwx的博客
03-15 6961
说是总结其实更多是教训，成绩不好。 关键词搜进来的想来学习的朋友可能要失望了。。。
IJCAI2017-Customer-Flow-Forecasts-on-Koubei.com:IJCAI2017 天池大赛-客流量预测 rank 9th
05-14
IJCAI2017 Customer Flow Forecasts on Koubei.com 见说明文档和ppt
阿里天池大数据竞赛——口碑商家客流量预测 A2
piemonsparrow的博客
02-15 5382
阿里天池大赛koubeiyuce1 2017年二月份，天池大数据比赛，口碑商家客流量预测，参赛地址及详情： https://tianchi.shuju.aliyun.com/competition/introduction.htm?spm=5176.100066.333.4.WhLsGZ&raceId=231591第二部分：对生成的CSV文件内容的日期进行排序，并统计每个日期的客流量。生成一
第一次天池大数据,广东客流竞赛
12-01 3354
排名 168，成绩72.93% 第一名82.9% 训练数据 1 得到数据后导入数据库 2 统计数据中各个时段和各个线路的count数目 数据由一千万变为一万以内 3 统计6-21时的数据 数据条目再次降到5000左右 天气数据 4 表中的年月日进行字符规整 替换成同一模式 为了和训练数据表结合 5 天气表中的中文字符进行数值化 这一过程很关键 作为数据输入部分会有很大影响！！！ 结
天池城市AI地铁客流量预测-Metro_testB-数据集
03-26
天池大数据竞赛LSTM预测算法分享
09-28
资源为今年八月份参加天池大数据竞赛a股公司营收预测使用的预处理后的数据和对应的算法文件
人工智能-机器学习-口碑预测-IJCAI-17 口碑商家客流量预测
07-09
环境需求 运行环境 python2.7 Anaconda 4.0 Jupyter notebook 外部依赖库 numpy pandas sklearn statsmodels 文件 data 用于存储所有的数据，包括原始数据，额外数据，处理后的数据，模型中间数据以及最后提交的结果。 results 存储模型和规则预测出的最终结果。 shop_info_name2Id 将商店中的地址、三级分类等名词映射成Id保存在该文件夹下。 statistics 原始数据处理后的数据，包括平滑后的数据，天气数据和天气统计。 test_train 存储线下线上train和test的特征以及标签文件。 weekABCD 线下线上训练集和测试集的划分，按日分。 weekABCD_0123 线下线上训练集和测试集的划分（将一天分为四个时间段，没六小时一个时间段）。 main 主要的数据预处理代码和模型，以及数据分析代码。 analysis 数据分析的代码和统计结果。 data_processing 数据预处理，包括数据统计，数据预处理，数据平滑，训练集和测试集划分。 avg_smooth
天池客流预测–GBDT
12-22 1773
前记 之前有参加天池的比赛，后面也会分享这个代码，用到过sklearn重的GBDT这个工具，效果还很不错，但是其实一直没有对它的原理搞通，最近花了点时间，好好研究了下GBDT这个东西，感觉很有意思。 基本介绍 有这样一个场景，训练集只有4个人，A，B，C，D，他们年龄分别是14，16，24，26，其中A、B分别是高一与高三的学生；C，D分别是迎接毕业生和工作两类的员工。如果使用传统的回归决策
阿里天池大数据竞赛——口碑商家客流量预测 A
piemonsparrow的博客
04-02 3025
阿里天池大数据竞赛——口碑商家客流量预测A
[天池竞赛系列] 历届天池竞赛答辩PPT和视频
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天池IJCAI-17口碑商家客流量预测解题与代码分析
资源摘要信息:"天池大数据竞赛平台上IJCAI-17口碑商家客流量预测比赛的解题思路和代码.zip" 知识点： 1. 大数据竞赛平台：指的是提供大数据相关竞赛的网络平台，这些平台为大数据爱好者、学生以及专业人员提供了一...
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