shine_Lee_的博客

利用附件1和附件2的信息，建立确定害虫位置及种类的模型和算法。应用问题1所建立的模型和算法对附件3中提及的图像进行识别，并确定害虫的位置，将结果存放在“result2.csv”文件中（模板文件见附件4中的result2.csv）。根据问题2得到的结果，对附件3中提及的图像文件中不同种类的害虫数量进行统计，将统计结果存放在“result3.csv”文件中（模板文件见附件4中的result3.csv）。包含3015张图片。其中有害虫标签的图片为576张，804张为待测图片、剩余图片为background。

在各类学科竞赛中，常常要求参赛者提交Excel或/和PDF格式的竞赛作品。本赛题以某届数据分析竞赛作品的评阅为背景，要求参赛者根据给定的评分准则和标准答案，使用Python编程完成竞赛作品的自动评判。本届竞赛于2022年9月5日正式开始，至2022年11月13日结束，历时两个半月。技能赛共计有来自全国249所高校1603支队伍报名参赛，由高校和公司共同组成的评审专家组历时半个月的盲审。本届竞赛采用盲审（屏蔽参赛者信息；两位评阅专家同时评阅同一作品，超限调整后再取平均分

使用多种用于数据挖掘的机器学习模型对给定数据集进行建模；2) 对样本数据进一步挖掘分析，通过交叉验证、网格调优对不同模型的参数进行调整，寻找最优解，将多个最优模型进行进一步比较；3) 通过对 precision（预测精度）、recall（召回率）、f1-score（F1 分数值）进行计算，给出选择某一种预测模型的理由；4) 将模型性能评价通过多种作图方式进行可视化......

原2022 年首届钉钉杯大学生大数据挑战赛练习题目练习题 A：二手房房价分析与预测解题代码，分享学习住房一直以来都是人们关心的热门话题，房价也是人们时时刻刻关心的热点。虽然新房子更加上档次，但是二手房有着现房交易，地段较好，配套设施完善，选择面更加广泛等优势，因此二手房越来越受到广大消费者的青睐。根据现有二手房的地段、装修等属性预估该二手房的价格也是买卖双方所关心的问题。因此通过现有数据，分析并且预测二手房的价格是一项有意义的研究课题。...

机器学习pca降维的特征工程

介绍knn算法原理和API参数介绍， Facebook签到位置预测案例应用

- 应用DictVectorizer实现对类别特征进行数值化、离散化 - 应用CountVectorizer实现对文本特征进行数值化 - 应用TfidfVectorizer实现对文本特征进行数值化

Word2Vec原理及应用与文章相似度（推荐系统方法）

决策树原理，构建一颗决策树过程，信息熵的计算