DCIC2021学习笔记 - TASK 2 结果提升

最新推荐文章于 2024-04-06 09:46:06 发布
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#大数据

博客提及采用建议库函数结果为17.4530，经KNN计算结果为17.51，提升不大。后续计划调研滴滴出行调度方案来修改结果，还列出了待调研的论文，如滴滴在线司机调度系统实践研究等。
dcase2020_task2_baseline:DCASE2020挑战任务2基准系统
05-03
dcase2020_task2_baseline 这是DCASE 2020挑战任务2“用于机器状态监视的异常声音的无监督检测”的基准系统。 描述 基准系统包含两个主要脚本： 00_train.py 该脚本通过使用目录dev_data / <Machine> / train /或eval_data / <Machine> / train /来训练每种机器类型的模型。 01_test.py 此脚本在目录dev_data / <Machine> / test /或eval_data / <Machine> / test /中，为每个计算机ID生成csv文件，包括每个wav文件的异常分数。 csv文件将存储在目录result /中。 如果模式为“开发”，则还将为每个计算机ID制作包括AUC和pAUC的csv文件。 用法 1.克隆存储库 从Gi
task2:2021DCIC的baseline学习
gftfy的博客
02-25 231
目录说在前面：上一次的思路赛题任务二自己的一点小小思路 说在前面： 因为突发情况，我的jupyter notebook说它服务器似乎挂掉了，尝试了很多种情况都无法解决，连换在pycharm上也不行。百度了说是GPC占内存多，但我查看了却不会。 六一前辈说配置一个新的编译环境，也尝试了许多次，在配置过程中一直出错，打卡还是要打的，问题也是还要解决的，再一次次跌倒再一次次爬起，所以下面我只能根据我前一次的运行结果，然后把自己优化的一点思路说一说而已。 上一次的思路 传送带 上一次是运用geohash库进行编
DCIC 2024 数据要素赛道算力资源申请与使用指南
DataFountain的博客
02-28 1142
欢迎参赛，大奖等你！
邀您参赛！DCIC 2023「科技金融欺诈风险识别」算法赛正在报名中
DataFountain的博客
02-10 2293
2023数字中国创新大赛·数据开发赛道·算法赛题「科技金融应用：欺诈风险识别」等你报名！
（2021年3月）Datawhale数据挖掘挑战赛TASK2 数据分析
林立可
03-19 375
import warnings warnings.filterwarnings('ignore') import missingno as msno import pandas as pd from pandas import DataFrame import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import numpy as np import pandas as pd from pandas import DataFrame, Series
DCIC消费者群体图像与智能信用评分项目详解
最新发布
gitblog_00078的博客
04-06 492
DCIC消费者群体图像与智能信用评分项目详解 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 在这个大数据和人工智能日益重要的时代，精准的信用评估和风险控制成为金融行业的关键。DCIC（Data-Driven Consumer Image Construction）项目正是这样一款工具，它旨在通过构建消费者的群体画像并进行智能信用评分，以帮助金融机构更高效、准确地做出决策。 项目...
DCIC2021-Task 1 赛题任务解析
小胖鸡的博客
02-20 421
系列文章目录 Task 1 赛题任务解析 Task 2 共享单车潮汐点分析 Task 3 共享单车潮汐点建议 Task 4 共享单车调度方案 Task 5 单车畅行友好度方案 文章目录系列文章目录任务分析赛题数据数据读取和理解数据解读baseline 任务分析 识别出工作日早高峰07:00-09:00潮汐现象最突出的40个区域 针对Top40区域计算结果进一步设计高峰期共享单车潮汐点优化方案 赛题数据 共享单车轨迹数据 共享单车停车点位（电子围栏）数据 共享单车订单数据 数据读取和理解 这里直接套
2020DCIC智能算法赛-智慧海洋建设（渔船分类）
weixin_43455338的博客
09-17 3174
最近忙于找工作，之前做的项目还没有总结过，这里就先简单的总结一下 项目要求通过分析渔船北斗设备位置数据，具体判断出是拖网作业、围网作业还是流刺网作业。即：“轨迹（序列数据）+多分类”的任务，评估指标选用的是F1值。 本项目的关键点就是对原始数据的特征工程： baseline （本人的baseline代码找不到了，所以这里借用已经公开的方法，方法基本一样，只不过本人的baseline引入了更多的统计量） import os, sys, glob import numpy as np import pandas
DCIC2021_task1
weixin_43913783的博客
02-19 998
DCIC2021 共享单车潮汐分布预测赛题理解赛题目的赛题任务Baseline中 一些特殊的库的了解```%pylab inline ``````Geohash``````hnswlib```库的导入 与 数据读取常见库的导入读取数据集共享的单车订单数据的聚合地图可视化按照经纬度聚合按照最近的经纬度潮汐统计方法1：Geohash匹配计算潮汐方法2：基于KNN密度匹配 赛题理解 赛题目的 通过对车辆数据的综合分析，对厦门岛内早高峰阶段潮汐点进行有效定位，进一步设计高峰期群智优化方案，缓解潮汐点供需问题。 赛题
DCIC2021数字中国创新大赛大数据赛道-城市管理大数据专题学习
PJHLTL的博客
02-19 1232
第一天baseline代码运行 竞赛网站：https://data.xm.gov.cn/contest-series/digit-china-2021/#/3/my_game?pageUrl=send_homework&registerCode=CS-GXDC-0598&registerId=d3deeb01d005480d9cd4bed66182dde4 运行结果 baseline代码来源:https://cdn.coggle.club/dcic2021/DCIC-baseline.htm
DCIC赛事-task01-共享单车潮汐算法分析题任务解析、内容介绍与pandas读取数据
weiphm的博客
02-19 1706
本文为2021年DCIC赛事之共享单车潮汐算法分析 task01：题目解析+pandas读取数据 题目解析 算法分析题——早高峰共享单车潮汐点的群智优化 潮汐：即自行车的“借还”存在特定时间段的波峰波谷现象。在城市下班的早、晚高峰“借不到、还不进”，由此造成的不便利和公共资源浪费。 任务一：首先利用给出的数据识别出早上7-9点潮汐现象最突出的40个区域，要求给出各区域所包含的共享单车停车点位编号名称，并提供计算方法说明及计算模型 任务二：根据任务一得到的40个区域，设计高峰期共享单车潮汐点优化方案：过主
智能语音信息处理团队18篇论文被语音技术顶会ICASSP 2023接收
weixin_48827824的博客
02-28 2473
近日，ICASSP 2023会议发出了审稿结果通知，语音及语言信息处理国家工程研究中心智能语音信息处理团队共18篇论文被会议接收，论文方向涵盖语音识别、语音合成、话者识别、语音增强、情感识别、声音事件检测等，各接收论文简介见后文。
数字中国创新大赛(DCIC)-消费者信用评分冠军选手开源学习方案
m0_63642362的博客
12-04 978
带你一起回顾深刻的业务理解、巧妙的特征工程以及深度学习模型设计，取得了A榜Top1，B榜首次提交Top1的成绩，最终从2522支国内外队伍中获得了冠军佳绩心路历程。喜欢的话可以fork一下！
滴滴如何调度_OM | 北邮X滴滴：基于最小车队的动态车辆调度
weixin_28854171的博客
01-03 657
文章须知文章作者：张文琦 王强 李晶晶 石东海责任编辑：学于余审核编辑：阿春微信编辑：葡萄文章转自滴滴科技合作（ID: didioutreach），原文链接：NeurIPS 2019论文解读 | 北邮X滴滴：基于最小车队的动态车辆调度作者：张文琦（北京邮电大学博士研究生）李晶晶（北京邮电大学硕士研究生）王强（北京邮电大学副教授，博导），研究方向：移动网络、信息理论、机器学习和智能决策系统石东海，滴...
【数据分析进阶】DCIC竞赛-task2 数据可视化
一一xi的博客
09-11 1124
【数据分析进阶】DCIC竞赛-task2 数据可视化数据可视化介绍 数据可视化介绍 数据可视化（Data Visualization）是聚焦数据表现形式的领域，如何将信息进行抽象、对比和展示的方法。数据可视化在不断发展，可供使用的工具和展示形式在不断演变。与数据科学的其他方向相比（机器学习和数据挖掘），可视化涵盖的技术方法更多，形式更加多样。 下图，未来美国的人口统计数据（不同年龄阶段） ...
DCIC-A城市巡游车与网约车运营特征对比分析-2-可视化
weixin_43041009的博客
09-19 573
接前述，数据读取 上次遗留下两个问题： 1、该案例的数据集过多 ，如果每次读一个数据的部分行（比如10000行），那在拼接所有数据集的时候也是每个数据只读10000行吗？？ 回答：虽然我们通过更改数据类型，使得原始数据的大小有所改变，但如果想要把所有的数据集合拼接读取出来，也是依旧对内存有一定要求的。 目前存在的一个疑问是： 如果想把所有数据拼接起来，大家是用的concat吗？但是concat每次只能拼接两个表，所以如果表多的话，就反复concat吗？ 2、对于表字段含义的理解，我们接下来将以tax
基于组合优化的出租车订单调度模型
u013385018的专栏
03-30 3763
出租车预订应用程序在世界各地非常流行，因为它们为用户提供了快速响应时间等便利。出租车预订应用程序的关键组件是调度系统，该系统旨在提供司机和乘客之间的最佳匹配。传统的调度系统按顺序向乘客调度出租车，目的是使每个订单的驾驶员接受率最大化。然而，传统的系统可能导致较低的全球成功率，这会降低骑手使用应用程序时的体验。在本文中，我们提出一个新的系统，试图优化调度出租车服务多个预订。该系统旨在最大化全球成功率...
天池算法赛：数据挖掘经典赛事！DCIC 2020 数字中国创新大赛启动！
Datawhale
01-06 2331
2020数字中国创新大赛(Digital China Innovation Contest, DCIC2020)，以“培育数字经济新动能，助推数字中国新发展”为主题，采取多赛道并行的竞赛...
72万奖金！DCIC 2021数据竞赛正式报名了！
fengdu78的博客
01-31 792
Datawhale赛事主办单位：数字中国建设峰会组委会1月25日，2021数字中国创新大赛大数据赛道—城市管理大数据专题，这一专注于提升城市精细化、智能化、人性化管理水平的赛事正式开...
DCIC-2021 数据创新竞赛项目源码
从标题“DCIC-2021”和描述信息来看，该项目代表的是该年度竞赛的整体成果或参赛项目集合，通常包含完整的源码实现、数据分析流程、特征工程方法、机器学习/深度学习模型架构以及最终的预测或分类结果输出。...
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