随便看看数据科学比赛的感慨

最新推荐文章于 2025-01-21 23:56:51 发布
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#DL #ML #数据挖掘

Biendata中的比赛难点未增加，更多是工程化问题。这些比赛是学习实践的好机会，能让人快速了解新方向，在某领域学习众多解决方案，作者很想继续参加，需看情况。

biendata中的比赛：

感觉比赛难点并没有增加，更多的是工程化的问题。

各个比赛仍然是一个学习实践的好机会，可以快速的了解当前新的方向，在某一个领域内学习非常多的解决方案。

很想继续参加，看情况吧

SMP CUP微博用户画像大赛解决方案
SCAU_Jimmy的专栏
01-07 8404
去年9月参加了SMP大会举办的SMP CUP微博用户画像大赛，排名第五，比赛链接如下： https://biendata.com/competition/1/ 赛题描述： 参赛队伍利用给定的新浪微博数据（包括用户个人信息、用户微博文本以及用户粉丝列表，详见数据描述部分），进行微博用户画像，具体包括以下三个任务： 任务1：推断用户的年龄（共3个标签：-1979/1980-1989/199
聊聊数学建模的这段经历及一些感想
AwakeFantasy的博客
02-16 1126
一些我的数学建模经历与一些感想
Planet: Understanding the Amazon from Space 获奖者心得
小猪佩奇工作室
12-08 914
大神的竞赛经验之谈
深度学习中的遥感影像数据集
LIsaWinLee的博客
10-15 1万+
深度学习中的遥感影像数据集 收集网络上公开的遥感数据集
Planet: Understanding the Amazon from Space 地球：从太空了解亚马逊-数据集
03-12
每分钟，世界就会失去一片面积达48个足球场的森林。亚马逊流域的森林砍伐占最大比例，导致生物多样性减少，生境丧失，气候变化和其他破坏性影响。但是，有关森林砍伐和人类入侵森林的位置的更好数据可以帮助政府和地方利益相关者更快，更有效地做出响应。 世界最大的地球成像卫星星座的设计者和制造者Planet即将以3-5米的分辨率收集整个地球陆地表面的每日图像。尽管已经进行了大量的研究来跟踪森林的变化，但它通常取决于Landsat（30米像素）或MODIS（250米像素）的粗分辨率图像。这限制了它在小规模森林砍伐或森林退化占主导地位的地区的效力。 此外，这些现有方法通常无法区分人为造成森林损失和自然原因。高分辨率图像已被证明在这方面格外出色，但是尚未为行星图像开发出可靠的方法。 在这次竞赛中，Planet及其巴西合作伙伴SCCON向Kagglers挑战以大气条件和各种土地覆盖/土地用途标记卫星图像芯片。由此产生的算法将帮助全球社区更好地了解全世界范围内森林砍伐的地点，方式和原因，以及最终如何应对。 Planet Understanding the Amazon from Space_datasets.txt
微博用户标签自动生成算法
03-30 2857
1. 问题描述 现有每个用户发送、评论、转发的微博内容， 要求从这些微博中为每个用户抽取适合的标签。 例如我的微博中经常提到“SVM”，“文本分类”，“协同过滤”等， 则给我打上标签“数据挖掘”。 要求算法尽量自动化， 不需要或需要很少人工干预。 2. 解决方案 有三种计算方法可尝试， 个人由于工作原因暂时不能一一实现，有兴趣的读者可进行实现比较 2.1 借助百度百科的开放
教了一年少儿编程，说说感想和体验
AI悦创·编程私教1v1
03-30 1万+
近两三年，少儿编程教育迅速崛起，成了 STEM 教育的主要代表。 缘起 少儿编程这个概念在国内兴起，总有个三四年了。 2016 年，曾经有人问：“儿童学习编程是不是为了将来做'程序猿'？”。 我当时给的回答是： 编程说白了就是用一种简单的符号语言描述一种解决方案来解决实际问题。编出程序的效果取决于两个方面：1、对于实际业务问题的了解；2、对算法和数据的掌控。 这两者的基...
2025美赛数学建模B题思路+模型+代码+论文
最新发布
weixin_45499067的博客
01-21 4933
第二本是新西兰的，我是大二的时候看这本书的，只看了前面一部分。发现这本书挺适合新手，它是典型的外国教材风格，从一个模型例子开始，娓娓道来，跟你讲述数学建模的方方面面，其中反复强调的一个数学建模五步法，后来细细体会起来的确很有道理，看完大部分这本书的内容，就可以体会并应用这个方法了。接下来，可以根据小组三人讨论的结果，有针对性的看一下有深度的文献，文献看得多了，就可以考虑开始创新了，像爱因斯坦那样开辟相对论等新领域的创新，是很有难度的，但是我们可以退而取其次，不是有句话叫做“他山之石，可以攻玉”吗？
保研夏令营后记（Lamda、同济、南大、中科大、自动化所）
Lynch的博客
08-30 8352
写在前面 今天是2019.8.23，夏令营结束刚好一个月。一直都想写点东西，记录一下自己保研的过程。此刻的我，正在湖北恩施清江河的游船上，没有手机信号的前提下，我终于能够放下手机，写下关于自己的一些保研回忆。不同于诸位大佬们，我的夏令营更多的是失败，好在把握住了最后的希望，让我没有面临失学。。。。可能是我太菜了，真的没有觉得，夏令营有那么轻松写意。 先说一下自我情况，最终应该会去选择中科院自动化所...
浙大计算机跨专业考研心路历程记录
CODER的博客
05-12 7404
1.大二下，专业课很多，蹭了许多课，但感觉还是浅尝辄止，没有深入研究下去，这样的我，学到了皮毛，但深入的一点都不会 （汇编，离散，Linux程序设计，密码学） 我好像总觉得自己很忙 但一和别人比较 我其实一点都不忙 我空的很呐 每天只能做两三道洛谷的题，我的方法对嘛？...
用户画像数据建模方法
AriesSurfer的专栏
09-24 5102
作者：百分点技术总监郭志金 从1991年TimBerners-Lee发明了万维网（World WideWeb）开始，到20年后2011年，互联网真正走向了一个新的里程碑，进入了“大数据时代”。经历了12、13两年热炒之后，人们逐渐冷静下来，更加聚焦于如何利用大数据挖掘潜在的商业价值，如何在企业中实实在在的应用大数据技术。伴随着大数据应用的讨论、创新，个性化技术成为了一个重要落地点。相比传统的
【数据挖掘】用户画像之性别预测
zkq_1986的博客
03-07 4675
在线视频用户画像之性别预测 1 分类方法 利用少量的用户上报的性别数据做预测。分类训练的步骤为： （1）统计每个视频标签的男女比例，过滤掉男女区分度不高的标签。 （2）获得一段周期中用户的视频观看行为，从中统计出各有效视频标签的权重，作为特征向量。 （3）有了特征向量和已知的用户性别，很容易就能训练出一个分类器。
用户画像之数据质量管理
u014156013的博客
09-12 1700
数据质量管理这项工作的重要性不言而喻，所谓“garbage in，garbage out”，基础数据的质量性如果无法得到良好保障，后续的推荐、数据分析工作将会变得徒劳。   背景 在建好用户画像模型后，该数据模型成为了一个个落在数据仓库的表，数据仓库的开发人员通过通过调度任务，每天定时从各业务数据表和日志数据表抽取用户行为数据加工到用户画像相关表中。各种类型的标签每天加工的数据成百上千万条，...
深度学习实践
Shingle_的博客
04-16 917
很久之前的大连理工大学信息检索研究室2017深度学习实践培训内容，当时听讲的时候的笔记。 Representation Learning Word Embedding Word2vec 窗口内的词向量更接近 Glove 考虑了词的共享次数 FastText 考虑了字粒度的n-gram WordRank 使用排序方法训练 Doc2vec 将文档作为一个...
用户画像数据可视化
Running_Tiger的博客
03-17 9117
用户画像数据可视化1、数据可视化方案技术框架：maven+spring+phoenix 核心点：采用phoenix与hbase整合，通过sql语句来操作NoSql数据库。2、Phoenix建立hbase表的映射表这里列出了一部分字段具体字段根据业务需要来创建。create table "cheng_adm_personas_hbase_20170101"( "user_id" varchar(10
【转载】遥感影响数据集整理
qq_42779103的博客
12-06 1万+
前言 【转载】：遥感影像数据集汇总 - 飞桨AI Studio - 人工智能学习实训社区 (baidu.com) 在使用深度学习处理遥感影像的过程中，经常在数据集上遇到各种问题： 找不到针对自己任务的数据集 数据集网址404或龟速下载 数据集在空间分辨率、图像尺寸等方面不符合需求 现在，遥感影像数据集汇总 项目可以助你解决上述问题。 该项目是一个遥感影像领域常用的深度学习数据集的汇总，包括数据集基本信息，并附上数据集源地址与Aistudi备份链接（包括详细的类别信息，提供高速下载）。 目前本项目共收录
【程序媛晒83行代码】素颜女神，轻松分析用户画像
weixin_34029680的博客
07-23 218
在中国程序媛中，他们的代码有什么样的魅力，Aone联合云栖社区、饿了么、钉钉、阿里云、天猫、口碑发起首届程序媛比码活动——不秀大长腿，秀高智商；不秀美图照，秀代码图，参与晒码互动游戏赢“83行代码”T恤！ 我们来说说这群女工程师的第83行代码及代码背后的故事： 我是交通银行的前端女工程师， 我的第83行代码来自一段爬取指定用户评论区的粉丝信息然后分析...
基于Spark的大数据精准营销中搜狗搜索引擎的用户画像挖掘
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12-19 2万+
转载请注明：转载 from http://blog.youkuaiyun.com/u011239443/article/details/53735609 from CCF举办的“大数据精准营销中搜狗用户画像挖掘”竞赛 1. 选题背景与意义 1.1 用户画像与精准营销 “用户画像”是近几年诞生的名词。很多营销项目或很多广告主，在打算投放广告前，都要求媒体提供其用户画像。在以前，大多媒体会...
类似用户画像预测的特征工程技巧总结
杨森彬
05-04 981
一 情景 给定一批原始训练数据，这些数据有各个用户(user_id)多条历史记录。根据这些原始训练数据预测当中的部分或全部的用户(user_id)的可能行为。例如识别羊毛党项目：http://www.dcjingsai.com/common/cmpt/2018年甜橙金融杯大数据建模大赛_赛体与数据.html 二 类似问题的特征工程技巧总结 单特征处理(统计单特征) 1 对于离散特征单特征处理时，引...
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