ccf机器学习竞赛是一个旨在推动人工智能和机器学习技术发展的重要活动。参赛者通过实际数据问题的解决，提升算法与模型的设计能力，也促进了学术界与工业界之间的交流与合作。本文将深入探讨如何有效解决“ccf机器学习竞赛”问题，涵盖从版本对比到性能优化的各个方面。
### 版本对比
首先，我们来看一下不同版本的模型在性能上存在的差异，以及如何评估这些差异。
以下是表示模型在不同版本间的性能差异的公式：
尊敬的的各位老师、各位同学们：你们好！原定于 2021 年 9 月 24-26 日在开封举办的第十八届CCF中国信息系统及应用大会（WISA 2021）延期至11月5-7日举办。2021CCF信息系统专委创新设计大赛暨创邻科技图数据挖掘算法大赛决赛将于11月同期举办，所以对比赛时间予以相应调整。2021CCF信息系统专委创新设计大赛暨创邻科技图数据挖掘算法大赛一、大赛介绍CCF信息系统专委创新设计
转载
2023-12-24 10:41:09
46阅读
题目：乘用车细分市场销量预测类型：时序回归https://datafountain.cn/com.
转载
2022-08-09 21:19:44
212阅读
Top1方案解读
背景注塑成型作为做常见的一种塑料制品加工工艺，它所加工的产品在生活中随处可见，例如电子产品、汽车配件、玩具以及其他众多消费品。由于成型系统较为复杂并且对环境较为敏感，注塑成型加工过程中的不稳定因素很容易导致产品不良的发生，造成经济损失。所以我们建立注塑成型大数据，来感知这些不可见的干扰因素，然后通过分析建模解决甚至避免现场痛点问题。比如成型过程的异常检测预警及不良品的识别，有助于
转载
2024-07-11 22:40:35
61阅读
在大数据竞赛的背景下，解决 MySQL 相关问题的能力显得尤为关键。特别是如何高效地处理数据存储、查询和优化，能够显著提升在竞赛中获得高分的机会。下面将详细介绍解决“大数据竞赛 MySQL 题目”的过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南。
## 环境准备
在开始任何项目之前，确保环境的准备工作是至关重要的。包括了软硬件要求以及搭建时间的规划。
### 软硬件要求
台——Kaggle 入门篇 这篇文章适合那些刚接触Kaggle、想尽快熟悉Kaggle并且...
转载
2023-01-02 16:34:09
179阅读
在学习了一些数据挖掘和机器学习的算法之后，需要积累实际开发经验。在实践的过程中不仅需要自己摸索，还需要向牛人学习和请教。Kaggle就提供这样的数据平台.
原创
2022-09-16 14:24:03
442阅读
题目：多人种人脸识别类型：人脸识别https://datafountain.cn/competitions/348赛题背景人脸识别已经
转载
2022-08-11 09:25:55
289阅读
中国计算机学会人工智能会议(CCFAI，CCF Conference on Artificial Intelligence)是由中国计算机学会主办，中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会承办的人工智能领域盛会。该系列会议每两年举行一次，现已成为国内人工智能领域最主要的学术活动之一，旨在为人工智能领域从业者提供一个互动交流平台，使参会者了解最前沿的学术动态，分享人工智能领域的最新研究成果、创新思
转载
2023-10-03 20:39:55
135阅读
背景这次的数据挖掘竞赛入门学习选取了阿里天池的二手车价格预测作为赛题，从数据竞赛的流程入手，为竞赛新人提供指导。那么，第二章主要是对数据探索性分析的介绍。小插曲翻开Datawhale提供的入门手册，打开Jupyter准备开敲，不料出现了报错，具体看：我如何发现打不开Jupyter的原因数据探索性分析数据探索性分析（Exploratory Data Analysis）目的在于熟悉与了解数据集，来满足
# 如何参加CCF人工智能与机器学习竞赛
参加CCF的人工智能与机器学习竞赛是一个非常有意义的体验。通过这个过程，可以帮助你提升编程技能、加深对机器学习的理解。本文将详细说明整个流程，并给出相应的代码示例和解释。
## 整体流程
首先，我们来看一下整个竞赛的流程：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-10-16 03:50:45
75阅读
2018.09 教育部：严控全国性竞赛活动原文：http://www.m
原创
2023-08-04 14:54:38
220阅读
Java计算阶乘（n!）需要使用实现使用BigDecimal类,因为用int最多正确算到12!,用long最多=300)的阶乘。
原创
2022-11-29 18:05:12
99阅读
# 数据挖掘与CCF：从基础到应用的探索
数据挖掘是现代科学和技术中的一个重要领域，它利用统计、机器学习和数据库技术，从大量数据中提取潜在的信息和知识。近年来，随着数据的迅猛增长，数据挖掘的应用场景越来越广泛，如金融风控、市场营销、医疗健康等。而CCF（中国计算机学会）则为数据挖掘以及相关领域的研究和应用提供了一个重要的平台。
## 什么是数据挖掘？
数据挖掘是指通过计算机技术，从海量的数据
1. 数据预处理；2. 特征工程；3. 模型选择/融合；4. 模型训练/测试；5. 其他问题；6. 模型评估。
1. 数据预处理1.1 选择数据样本（企业级应用）例如客观选择某一时间段内的所有样本集合等（避免人为主观选择）例如在评价样本中去除恶意/随意评价样本等（避免错误样本的干扰）1.2 可视化特征分布dataframe.info/dataframe.
转载
2023-07-29 21:17:29
74阅读
大家好呀，本次全国大学生数据分析大赛开赛后我一直在做，然后昨天是已经完成了A题的成品，至此，A、B两题全部求解结束，都有了完整成品，大家可以看本文章最下面的卡片。里面还有AB题的讲解视频哈，然后本文章是A题的一个图文版讲解，保姆级别的教程哈，我会手把手教大家怎么去做这道题。先定下主基调，没想到做了快两天才做完A，这道题比我预想的要麻烦很多，模型不难，本质上就是分类汇总＋绘图＋预测，难点在于这道题数
转载
2023-11-06 19:05:05
451阅读
1评论
本系列共分五篇，内容分别为：第一部分 赛题内容第二部分 任务剖析第三部分 赛题模拟实现-离线数据抽取第四部分 赛题模拟实现-离线数据统计第五部分 赛题模拟实现-数据采集与实时计算第六部分 赛题模拟实现-数据可视化第一部分 竞赛内容赛项以大数据技术与应用为核心内容和工作基础，重点考查参赛选手基于Spark、Flink平台环境下，充分利用Spark Core、Spark SQL、Flume、Kafka
转载
2024-01-07 18:26:46
98阅读
在数学建模竞赛中，经常会遇到大数据分析的题目。这类问题通常需要运用数学模型、编程技能和数据分析工具，把复杂的数据进行处理和分析，以帮助我们得出合理的结论。本篇博文将详细记录如何有效地解决数学建模竞赛中的大数据分析题，具体结构包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和扩展应用。
### 环境准备
在开始之前，我们需要配置适当的软硬件环境，以便高效地进行大数据分析。
#### 软硬件
在Kaggle竞赛中获胜需要数据科学、工程优化与策略思维的深度融合。以下是基于50+场竞赛总结的实战框架，涵盖从数据预处理到模型融合的全流程技术要点：1. 数据理解与增强（决定胜负的起点）1.1 探索性分析（EDA）结构化数据：使用pandas-profiling生成自动报告，重点观察：数值变量峰度（Kurtosis）检测异常类别变量基数（Cardinality）判断是否需要编码压缩示例：2021
