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赛题理解学习时间序列数据的特征预处理方法 学习时间序列特征处理工具 Tsfresh（TimeSeries Fresh）的使用比赛地址：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531883/introduction内容介绍数据预处理 时间序列数据格式处理 加入时间步特征time 特征工程 时间序列特征构造 特征筛选 使用 tsfresh 进行时间序列特征处理 代码参考https://tianc..

数据分析EDA的价值主要在于熟悉数据集，了解数据集，对数据集进行验证来确定所获得数据集可以用于接下来的机器学习或者深度学习使用。当了解了数据集之后我们下一步就是要去了解变量间的相互关系以及变量与预测值之间的存在关系。引导数据科学从业者进行数据处理以及特征工程的步骤,使数据集的结构和特征集让接下来的预测问题更加可靠。完成对于数据的探索性分析，并对于数据进行一些图表或者文字总结并打卡。载入各种数据科学以及可视化库: 数据科学库 pandas、numpy、scipy； 可视化库 matplotlib

介绍前言DeepCrossing模型原理这个模型就是一个真正的把深度学习架构应用于推荐系统中的模型了， 2016年由微软提出， 完整的解决了特征工程、稀疏向量稠密化， 多层神经网络进行优化目标拟合等一系列深度学习在推荐系统的应用问题。 这个模型涉及到的技术比较基础，在传统神经网络的基础上加入了embedding， 残差连接等思想， 且结构比较简单， 对初学者复现和学习都比较友好。DeepCrossing模型应用场景是微软搜索引擎Bing中的搜索广告推荐， 用户在输入搜索词之后， 搜索引擎除了

赛题理解2016年6月，国务院办公厅印发《国务院办公厅关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》,文件指出健康医疗大数据应用发展将带来健康医疗模式的深刻变化，有利于提升健康医疗服务效率和质量。赛题以心电图数据为背景，要求选手根据心电图感应数据预测心跳信号，其中心跳信号对应正常病例以及受不同心律不齐和心肌梗塞影响的病例，这是一个多分类的问题。通过这道赛题来引导大家了解医疗大数据的应用，帮助竞赛新人进行自我练习、自我提高。比赛地址：https://tianchi.aliyun.com/comp

命令行下进入“xxx.ipynb”文件所在目录； 执行jupyter nbconvert --to script xxx.ipynb 执行成功后会在当前目录下生成一个同名py文件“xxx.py”。 命令行下运行python ./xxx.py,检查文件是否运行成功。该转换命令将ipynb文件中的非命令语句全都用#注释掉了，如果希望转换后的py文件大小小一点，可以去掉这些注释行。...

数据获取【“AI Earth”人工智能创新挑战赛——AI助力精准气象和海洋预测】时间序列基于baseline 提分思路 增加网络层数和神经元数量，改变激活函数，固定随机种子import pandas as pdimport numpy as npimport tensorflow as tffrom tensorflow.keras.optimizers import Adamimport matplotlib.pyplot as pltimport scipyfrom netCD

现象执行unzip guangdong1_round2_train_part2_20190924.zip解决办法先安装jar工具命令sudo apt-get install fastjar 然后用jar命令解压jar xvf guangdong1_round2_train_part2_20190924.zip解压成功！

【全球人工智能技术创新大赛【热身赛一】CV异常检测CV实践-布匹疵点智能识别（异常检测，工业场景）专题比赛地址：https://tianchi.aliyun.com/s/fed26b0e90c5776e6b3d61cd5912a423baseline 开源内容：https://github.com/datawhalechina/team-learning-cv/tree/master/DefectDetection 重点看这个文档：docker提交教程.pdf从0梳理1场CV缺陷检测赛事！.

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【“AI Earth”人工智能创新挑战赛——AI助力精准气象和海洋预测】1，按照下面的步骤把gpu显卡驱动装好，docker环境装好。参考：https://blog.youkuaiyun.com/qq_34624315/article/details/1137830882，然后制作docker文件执行命令：xxx，yyy换成你自己的docker build -t registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/xxx/yyy:v1.0 .显示构...