【持续更新】一些含金量高的机器学习/深度学习比赛网站

一些含金量高的机器学习/深度学习比赛网站,对于校招或者实习招工的人,需要有一些拿得出手的项目,不妨去打比赛。下面网站是常用的含金量高的网站,特别是Kaggle,推荐去打比赛,了解下项目。
1、Kaggle
https://www.kaggle.com/

2、天池
https://tianchi.aliyun.com/

3、华为云
https://competition.huaweicloud.com/home

4、腾讯广告算法大赛
https://algo.qq.com/

5、京东JDATA
https://jdata.jd.com/index.html

6、AI研习社
https://god.yanxishe.com/

7、FlyAI
https://www.flyai.com/

8、百度点石
https://dianshi.bce.baidu.com/competition

9、和鲸社区Kesci
https://www.kesci.com/

10、DC竞赛
https://dev.ehualu.com/dev/home/homePage

11、DCLAb
https://www.dclab.run/index.html

12、讯飞开放平台
http://challenge.xfyun.cn/

13、九天
https://jiutian.10086.cn/

14、datafountain
https://www.datafountain.cn/

15、赛氪竞赛
https://www.saikr.com/

### 构建比赛预测模型的深度学习方法 #### 数据准备与预处理 数据探索和预处理是任何机器学习项目的基础阶段。对于时间序列预测,这一步骤尤为重要。为了确保输入数据的质量,在实际应用中,需要进行更深入的数据探索、特征工程、模型选择和调优[^1]。 ```python import pandas as pd from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler # 假设df是一个包含时间序列数据的DataFrame scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) scaled_data = scaler.fit_transform(df['value'].values.reshape(-1, 1)) def create_dataset(dataset, look_back=1): dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset)-look_back-1): a = dataset[i:(i+look_back), 0] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i + look_back, 0]) return np.array(dataX), np.array(dataY) train_X, train_Y = create_dataset(scaled_data, look_back=60) ``` #### 模型设计与训练 针对特定的比赛需求,可以选择适合的时间序列预测模型。近年来发布的著名架构如MQRNN和DSSM等为该领域提供了新的解决方案。所有这些模型都利用深度学习技术来提升预测性能并扩展其多功能性[^2]。 ```python from keras.models import Sequential from keras.layers import LSTM, Dense, Dropout model = Sequential() model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(train_X.shape[1], 1))) model.add(Dropout(0.2)) model.add(LSTM(units=50, return_sequences=False)) model.add(Dropout(0.2)) model.add(Dense(units=25)) model.add(Dense(units=1)) model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error') model.fit(train_X, train_Y, batch_size=32, epochs=50) ``` #### 预测与评估 完成模型训练之后,下一步就是基于测试集做出预测,并通过反向缩放恢复原始尺度的结果。最后可以通过绘图工具直观展示预测效果[^3]。 ```python test_predictions = model.predict(test_X) predictions = scaler.inverse_transform(test_predictions) plt.figure(figsize=(14,5)) plt.plot(real_values, color='blue', label='Actual Values') plt.plot(predictions, color='red', label='Predicted Values') plt.title('Prediction vs Actual') plt.legend() plt.show() ```
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