Kaggle大瓜系列报道之二——发帖人

最新推荐文章于 2023-03-03 13:08:12 发布
原创 最新推荐文章于 2023-03-03 13:08:12 发布 · 702 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#天池 #Kaggle #机器学习 #数据挖掘 #八卦

这篇博客是Kaggle大瓜系列的第二部分，关注点落在一个名为‘袋鼠’的发帖人身上。尽管不是Kaggle的知名ID，‘袋鼠’却拥有出色的竞赛成绩，包括Master称号和两次Top 10。文章提到他在最近比赛中的队友包括chizhu和nurbs，暗示可能的线索。博客将逐步揭示事件的细节，从发帖人的身份到各种证据和网友的反馈。

Kaggle大瓜系列报道之二——发帖人

首先我们看看这个发帖人是谁：
在这里插入图片描述
发帖人名字叫“袋鼠”，不是一个熟悉的id。Kaggle战绩还蛮厉害的：
在这里插入图片描述
Kaggle Master，两个Kaggle Top 10。

那么这个“袋鼠”究竟是谁呢？在这次的比赛中，他的队友中有一些我们熟悉的id，比如chizhu和nurbs：
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
他们应该可以为“袋鼠”究竟是谁提供一些线索。

传送门：
系列报道之一：来龙去脉
系列报道之二：发帖人
系列报道之三：帖子内容

最低0.47元/天 解锁文章
Kaggle大瓜系列报道之五——证据2
opsrcsprt的博客
10-02 483
Kaggle大瓜系列报道之五——证据2 说这些所谓“大神”从事“PY交易”，骗答案、提升自己的成绩，帖子作者有何证据呢？ 作者给出的第二个证据是，涉案的几个队伍成绩提升曲线高度同步： 不知道这些数据是否是作者爬取的？ 帖子作者应该是认为，这几个队伍的成绩提高的时间点基本一致，是他们之间存在“PY交易”的有力证据。 对此，网友评论： “很专业????” 博主认为，只提供这六个队伍成绩提升曲线并不能说明...
Kaggle大瓜系列报道之一——来龙去脉
opsrcsprt的博客
10-02 1246
Kaggle大瓜系列报道之一——来龙去脉 近日，Kaggle上一篇讨论帖引爆竞赛圈： Just a kind remind (private sharing in kaggle) 这篇帖子涉及几个所谓的竞赛“大佬”，包括鱼遇雨欲语与余 (王贺)、YB (Orange)、**LongYin(杰少、老师社会、杰尘沙少、张杰)**等等。 这篇帖子揭露了一些所谓竞赛“大佬”通过与不同队伍组队，骗取代码，然...
【头歌答案】南非2005到2016犯罪数据分析与可视化(educoder)
weixin_44505587的博客
03-03 1475
其他各类实训答案的目录见这里https://edaser.github.io/ 答案查询的入口网页版 答案获取的方法简介见这里 并不是所有的关卡都有答案，有些只有部分关卡有 南非2005到2016犯罪数据分析与可视化 >>>查看 第1关:数据的读取和分析 解题思路1 第2关:数据可视化 解题思路1 第3关:基于线性回归的简单预测 解题思路1 [外链图片转存中…(img-smbZM8y8-1598118973557)] ...
Kaggle泰坦尼克号案例
weixin_30867015的博客
06-08 213
1、数据来源 （1）数据来源 来自kaggle的数据集Titanic：Titanic: Machine Learning from Disaster train文档数据是用来分析和建模，包含有生存情况信息；test数据是用来最终预测其生存情况并生成结果文件。 2、分析流程 （1）不同变量跟生存情况的关系分析； （2）查看缺失值并对缺失值进行处理； （3）建立模型并预测； （4）提交...
【推荐实践】深度学习在阿里B2B电商推荐系统中的实践
m0_37586850的博客
03-24 991
分享嘉宾：卡本阿里高级算法专家文章整理：刘金鑫内容来源：DataFunTalk导读：推荐导购场景在电商中是重要的满足用户"逛"和&#...
在kaggle上生成用户的用户名以及密钥（key）的操作
m0_54342473的博客
09-16 2347
进入到kaggle首页，然后点击红色标记处->Account如下图： 接下来点击,如下图，就会生成kaggle.json文件 所有的用户信息都在这个kaggle.json文件中。
Kaggle大瓜系列报道之七——网友补充证据
opsrcsprt的博客
10-02 843
Kaggle大瓜系列报道之七——网友补充证据 帖子一经发出即引起热烈讨论，短短一天时间，upvote数量已经超过100。 很多热心网友为贴主提供了更多证据，证明“宝典帮”分散成多个队伍，通过私下分享来获得多份奖金。 比如，有网友指出，在Kaggle地震预测比赛中（[链接]）(https://www.kaggle.com/c/LANL-Earthquake-Prediction/leaderboa...
Kaggle大瓜系列报道之四——证据1
opsrcsprt的博客
10-02 607
Kaggle大瓜系列报道之四——证据1 说这些所谓“大神”从事“PY交易”，骗答案、提升自己的成绩，帖子作者有何证据呢？ 首先，作者分享了“鱼遇雨欲语与余 ”在比赛中发过的帖子： 鱼佬：分数不错！我单模9529，加我微信，418811687 Huguoluo：好的！已经发起merge request 鱼佬：先加微信完成交易。 对此，网友评论到： “我对PY交易不感兴趣。我只想知道：先加微信完成...
基于python的犯罪数据的可视化预警分析
小庄同学的博客
03-16 7190
本文灵感来源于Kaggle比赛-旧金山犯罪预测。小编感觉在犯罪打击上面，数据可视化能够很好的做到犯罪打击，给公安机关提供良好的分析依据和可视化的预警效果。因为犯罪数据基本上不公开，我们本文用到的是Kaggle比赛里面提供的旧金山2015年犯罪的开源数据。 话不多说，直接上干货！ 本文使用的是jupyter Notebook。大家可以下载Anaconda，里面自带jupyter ...
Kaggle项目之旧金山犯罪类型预测
u010898182的博客
08-23 3028
一 项目简介 在1934到1963年间，旧金山因为它的高犯罪率而臭名昭著 我们这个项目的数据集包括了近12年的在旧金山发生的犯罪报告，给定了具体的时间和位置，我们的目标是预测出具体的犯罪种类。 二 数据概览 这个数据集中数据的特征并不多，但是样本量有一点大。特征有以下这些： Dates - 案发的具体时间 Category- 案件的种类，也是我们要去预测的 Descript-案件描述（仅在训练集中有） DayOfWeek- 星期几 PdDistrict- 属于哪个片区管辖 ...
数据分析与挖掘入门练习1——kaggle比赛_Titanic: Machine Learning from Disaster
shaiguchun9503的博客
07-04 920
  目录 0 摘要 1 导入包与加载数据 2 数据可视化分析 3 特征工程 4 LR初步建模与结果 5 优化方法---重新进行特征工程 选特征、 模型融合 6 总结   0.摘要 最近利用两周多的时间准备做了一下kaggle上的第一个热门比赛，链接为Kaggle的Titanic幸存预测。 这是一个基本的二分类问题，下面就这一分类问题竞赛的处理思路及代码实现，包括探索性数据分...
kaggle入门题Titanic
weixin_30344795的博客
03-13 172
集成开发环境：Pycharm python版本：2.7（anaconda库） 用到的库：科学计算库numpy,数据分析包pandas,画图包matplotlib,机器学习库sklearn 大体步骤分为三步： 1.数据分析 2.交叉验证 3.预测并输出结果 导入库函数 import numpy as np import pandas as pa import ...
Oracle 表的移动和索引的重建
qyq88888的专栏
04-11 1082
缘起一个表空间太大,删除数据后由于文件尾被用,无法resize,打算把所有表空间上的对象move到一个临时存储的表空间做整理。 move一个表到另外一个表空间时,索引不会跟着一起move，而且会失效。（LOB类型例外）表move，我们分为：*普通表move*分区表move*LONG,LOB大字段类型move来进行测试和说明。索引的move，我们通过rebuild来实现SQL> select
这三个普通程序员，几个月就成功转型AI，他们的经验是...
AI科技大本营
12-20 7941
动辄50万的毕业生年薪，动辄100万起步价的海归AI高级人才，普通员到底应不应该转型AI工程师，普通程序员到底应该如何转型AI工程师？以下，AI科技大本营精选了三个特别典型的普通程序员成功转型AI的案例，也是知乎上点赞量相当高的案例：第一案例为普通程序员，经过六个月从接触机器学习到颇有心得的切身体会。第二个案例为只懂 ACM 竞赛相关算法的普通程序员，误打误撞接触到了数据挖掘，之后开始系统地了解机
java B2B2C 多租户电子商城系统-spring-cloud-config
weixin_34087307的博客
04-10 207
介绍 电子商务平台源码请加企鹅求求：一零三八七七四六二六。 创建配置管理服务器及实现分布式配置管理应用，实现统一配置管理。 提供三种方式： 基于git 基于svn（淘汰） 基于本地文件（测试使用） 如何使用 创建server端 创建client端 创建server端 让你的分布式的应用可以取到配置。服务端很简单，只需要配置你的配置文件位于哪里就行了。 pom.xml: <dependen...
java版 spring cloud+mybatis 构建 b2b2c o2o 多租户电子商务平台
m0_46413054的博客
02-26 798
用java实施的电子商务平台太少了，使用spring cloud技术构建的b2b2c电子商务平台更少，大型企业分布式互联网电子商务平台，推出PC+微信+APP+云服务的云商平台系统，其中包括B2B、B2C、C2C、O2O、新零售、直播电商等子平台。 Spring Cloud大型企业分布式微服务云构建的B2B2C电子商务平台源码请加企鹅求求：三五三六二四七二五九 技术解决方案 开发语言： java、...
Kaggle入门级赛题：泰坦尼克号生还者预测——数据挖掘篇
weixin_33720452的博客
08-22 843
本次分享的项目来自 Kaggle 的经典赛题：泰坦尼克号生还者预测。分为数据分析和数据挖掘两部分介绍。上一篇为数据分析篇，本篇为数据挖掘篇。 数据挖掘 本篇的内容有以下几部分： 对一些异常和缺失数据进行清洗。 进行特征的转换，比如定类的 Sex 特征：female／male需要转换为模型可接受的 0／1 值，也叫量化过程。 除了提供的...
Kaggle旧金山犯罪分类预测----非数值型特征问题
芦金宇的专栏
10-15 4895
Kaggle是一个数据分析建模的应用竞赛平台，有点类似KDD-CUP（国际知识发现和数据挖掘竞赛），企业或者研究者可以将问题背景、数据、期望指标等发布到Kaggle上，以竞赛的形式向广大的数据科学家征集解决方案。而热爱数据挖掘的小伙伴们可以下载/分析数据，使用统计/机器学习/数据挖掘等知识，建立算法模型，得出结果并提交，排名top的可能会有奖金.
Web前端学习记录(十八)
fakerth的博客
05-07 2957
前言： w：I wanna bring you into my heart。 实现购物列表中的购物车拖曳效果 预览如下： shoppingShow.html: <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitiona...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值